SURF

SURF: Speeded-Up Robust
Features

SURF

 El desriptor SURF fue desarrollado por Herbert Bay et al. En el 2006 como un detector
y descriptor de puntos de interés robusto.
 El descriptor SURFguarda cierta similitud con la filosofía del descriptor SIFT. Pero las
principales mejoras que presenta SURF son:
 Velocidad de cálculo considerablemente superior sin ocasionar perdida de rendimiento.
Mayor robustez ante posibles transformaciones de la imagen.

 La detección de características es el proceso donde automáticamente se examina una
imagen para extraer características, que son únicaspara los objetos en la imagen, de
tal manera que seamos capaces de detectar un objeto basado en esas características
en diferentes imágenes.
 La detección idealmente debería ser posible cuando laimagen muestra al objeto con
diferentes transformaciones, principalmente escala y rotación, o cuando partes del
objeto están ocultas

 Detección: Se identifican características de interés de manerarobusta, así la misma
característica siempre será detectada sin importar el punto de vista.
 Descripción: Cada punto de interés debe tener una descripción única que no
depende de las característicasde escala y rotación.
 Matching: Dada una imagen de entrada, determinar que objetos contiene.

Detección

Detección

Detección

Detección

 Box Filters: aproximan las derivadas de segundo ordende las gaussianas y pueden
ser evaluados muy rápido utilizando imágenes integrales
 Imágenes Integrales:

Detección

Detección

 Las aproximaciones de las derivadas parciales se denota como DXX, DYY y DXY . En
cuanto al determinante de la matriz Hessiana se define de la siguiente manera:

Detección

Detección

Detección

 Finalmente para calcular la localización de todos los puntosde interés en todas las
escalas, se procede mediante la eliminación de puntos que no cumplan la condición de
máximo en un vecindario de 3x3x3. Además el máximo determinante de la matriz
hessiana es...