ORB feature to FAST,定向快速旋转简报

Compare ORB feature to FAST

答案：

ORB (Oriented Fast and Rotated Brief ,定向快速旋转简报)的简称，可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。
其中，Fast 和 Brief 分别是特征检测算法和向量创建算法。ORB 首先会从图像中查找特殊区域，称为关键点。关键点即图像中突出的小区域，比如角点，比如它们具有像素值急剧的从浅色变为深色的特征。然后 ORB 会为每个关键点计算相应的特征向量。ORB 算法创建的特征向量只包含 1 和 0，称为二元特征向量。1 和 0 的顺序会根据特定关键点和其周围的像素区域而变化。该向量表示关键点周围的强度模式，因此多个特征向量可以用来识别更大的区域，甚至图像中的特定对象。
ORB 的特点是速度超快，而且在一定程度上不受噪点和图像变换的影响，例如旋转和缩放变换等。

FAST 算法

ORB 特征检测的第一步是查找图像中的关键点，而关键点检测算法即使用 FAST 算法。

ORB = FAST + BRIEF

ORB算法提取特征是在FAST算法上进行改进的.

在用FAST提取出特征点后，再加一个特征点方向，来实现了算法特征点的旋转不变性。

FAST本质是一种检测特征点的算法，主要检测局部灰度变化明显的地方，
其主要思想是：如果某个像素点与邻域像素差别较大，那么该点更有可能是特征点。

检测基本流程如下：
1. 在图像中选取某个像素点p，假设它的亮度为`lp`；
2.设定某个像素亮度的阈值T，例如`0.3*lp`；
3.以像素p为中心点，遍历其周围半径为3的圆上的16个像素点的亮度值；
4.如果检测出来该圆连续N个像素点亮度大于`lp+T`，或者连续N个像素点亮度小于`lp-T`，则像素点p可认为是特征点。
5.循环以上步骤，对每个像素执行相同操作。

FAST仅比较像素间的亮度差异，并且不具备方向和尺度信息，在实际视觉应用中存在缺陷。
鉴于此，ORB增加了尺度和方向的描述。

ORB算法使用矩来确定FAST特征点的方向，也就是:

通过矩来计算特征点以半径R范围内的质心，特征点坐标到质心形成一个向量来作为该特征点的方向。

BRIEF是一个二进制描述子，该算法计算粗一个二进制的特征描述符。它的具体思想如下：

1.在一个特征点的邻域内，选择n对像素点`p(i),q(i)(i=1,2...,n)`;
2.比较每个点对的灰度值大小l，如果`l[p(i)]>l[q(i)]`,生成二进制串中的1，反之生成0；
3.循环以上步骤，对每个像素对执行相同操作。

生成的n一般取128,256或512.

ORB算法对原始BRIEF进行了改进，使用了高斯函数进行平滑，并加入了抗噪，考虑到了旋转和缩放。

在加入抗噪后ORB在旋转和缩放中仍有较好表现。

同时FAST和BRIEF组合也非常高效，使得ORB特征在视觉SLAM很受欢迎。

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