SIFT算法与SURF算法特征检测效率对比

发布于: 2013-07-17 21:43:00 更新于: 2017-07-09 15:33:44 分类： 科 研 标签： Tag(name='计算机视觉', count=24) Tag(name='SIFT', count=9) Tag(name='图像特征', count=10) Tag(name='图像处理', count=15) Tag(name='有图', count=142)

SIFT和SURF算法都是特征检测中较常用的算法，SURF是对SIFT的一种改进，尤其在效率上有明显提升。

SIFT与SURF源码

下面的实验给出了SIFT算法和SURF算法在特征检测效率上的对比，

  • 所用的SIFT源码来自Rob.Hess，下载地址：http://robwhess.github.io/opensift/ 注：此地址已失效，新地址：https://github.com/robwhess/opensift
  • SURF源码来自Chris.Evan的OpenSURF，下载地址：http://www.chrisevansdev.com/computer-vision-opensurf.html 注：此地址已失效，可在google code上搜索opensurf1，此外好多人从google code上将此项目导入GitHub了，比如 https://github.com/Erdos001/opensurf1

实验结果

SURF特征检测中的绿色箭头表示暗背景中的亮点(laplacian符号为0)，粉色箭头表示亮背景中的暗点(laplacian符号为1)。

（1）图像尺寸：288 × 400


检测图中的SIFT特征点用时：0.308204秒，特征点个数：354

检测图中的SURF特征点用时：0.10825秒，特征点个数：119

（2）图像尺寸：244 × 265


检测图中的SIFT特征点用时：0.61654秒，特征点个数：879

检测图中的SURF特征点用时：0.145502秒，特征点个数：213

（3）图像尺寸：520 × 387


检测图中的SIFT特征点用时：1.19946秒，特征点个数：1795

检测图中的SURF特征点用时：0.270752秒，特征点个数：419

（4）图像尺寸：640 × 480


检测图中的SIFT特征点用时：0.58695秒，特征点个数：594

检测图1中的SURF特征点用时：0.268403秒，特征点个数：301

（5）图像尺寸：400 × 300


检测图中的SIFT特征点用时：0.12064秒，特征点个数：50

检测图中的SURF特征点用时：0.153961秒，特征点个数：196

结果分析

可以看到，一般来说，SURF算法的效率是SIFT算法的3倍左右，而检测出的特征点的个数是SIFT算法的1/3左右，当然也和图像大小、纹理复杂程度、算法参数设置有关。从第(5)组例子中可以看出，SURF算法在边缘抑制上做的似乎没有SIFT好，好多边缘都被检测成了特征点，从而导致特征点个数多于SIFT。