ORB特征

ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种快速特征点提取和描述的算法。ORB算法分为两部分，分别是特征点提取和特征点描述。特征提取是由FAST（Features from  Accelerated Segment Test）算法发展来的，特征点描述是根据BRIEF（Binary Robust IndependentElementary Features）特征描述算法改进的。

1.1 Fast特征提取

ORB算法的特征提取是由FAST算法改进的，这里成为oFAST（FASTKeypoint Orientation）。也就是说，在使用FAST提取出特征点之后，给其定义一个特征点方向，以此来实现特征点的旋转不变形。FAST算法是公认的最快的特征点提取方法。FAST算法提取的特征点非常接近角点类型。oFAST算法如下：

步骤一：粗提取。该步能够提取大量的特征点，但是有很大一部分的特征点的质量不高。下面介绍提取方法。从图像中选取一点P，如上图1。我们判断该点是不是特征点的方法是，以P为圆心画一个半径为3pixel的圆。圆周上如果有连续n个像素点的灰度值比P点的灰度值大或者小，则认为P为特征点。一般n设置为12。为了加快特征点的提取，快速排出非特征点，首先检测1、9、5、13位置上的灰度值，如果P是特征点，那么这四个位置上有3个或3个以上的的像素值都大于或者小于P点的灰度值。如果不满足，则直接排出此点。

步骤二：机器学习的方法筛选最优特征点。简单来说就是使用ID3算法训练一个决策树，将特征点圆周上的16个像素输入决策树中，以此来筛选出最优的FAST特征点。

步骤三：非极大值抑制去除局部较密集特征点。使用非极大值抑制算法去除临近位置多个特征点的问题。为每一个特征点计算出其响应大小。计算方式是特征点P和其周围16个特征点偏差的绝对值和。在比较临近的特征点中，保留响应值较大的特征点，删除其余的特征点。

步骤四：特征点的尺度不变形。建立金字塔，来实现特征点的多尺度不变性。设置一个比例因子scaleFactor（opencv默认为1.2）和金字塔的层数nlevels（pencv默认为8）。将原图像按比例因子缩小成nlevels幅图像。缩放后的图像为：I’= I/scaleFactork(k=1,2,…, nlevels)。nlevels幅不同比例的图像提取特征点总和作为这幅图像的oFAST特征点。

步骤五：特征点的旋转不变性。ORB算法提出使用矩（moment）法来确定FAST特征点的方向。也就是说通过矩来计算特征点以r为半径范围内的质心，特征点坐标到质心形成一个向量作为该特征点的方向。矩定义如下：