简介

BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。

它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。在图像配准应用中，速度比较：SIFT

BRISK算法

特征点检测

BRISK算法主要利用FAST9-16进行特征点检测(为什么是主要？因为用到一次FAST5-8)，可参见博客：FAST特征点检测算法。要解决尺度不变性，就必须在尺度空间进行特征点检测，于是BRISK算法中构造了图像金字塔进行多尺度表达。

建立尺度空间

构造n个octave层(用ci表示)和n个intra-octave层(用di表示)，文章中n=4，i={0,1,...,n-1}。假设有图像img，octave层的产生：c0层就是img原图像，c1层是c0层的2倍下采样，c2层是c1层的2倍下采样，以此类推。intra-octave层的产生：d0层是img的1.5倍下采样，d1层是d0层的2倍下采样(即img的2*1.5倍下采样)，d2层是d1层的2倍下采样，以此类推。

则ci、di层与原图像的尺度关系用t表示为：

，

ci、di层与原图像大小关系为：

由于n=4，所以一共可以得到8张图，octave层之间尺度(缩放因子)是2倍关系，intra-octave层之间尺度(缩放因子)也是2倍关系。

特征点检测

对这8张图进行FAST9-16角点检测，得到具有角点信息的8张图，对原图像img进行一次FAST5-8角点检测(当做d(-1)层，虚拟层)，总共会得到9幅有角点信息的图像。

非极大值抑制

对这9幅图像，进行空间上的非极大值抑制(同SIFT算法的非极大值抑制)：特征点在位置空间(8邻域点)和尺度空间(上下层2x9个点)，共26个邻域点的FAST的得分值要最大，否则不能当做特征点；此时得到的极值点还比较粗糙，需要进一步精确定位。

亚像素插值

进过上面步骤，得到了图像特征点的位置和尺度，在极值点所在层及其上下层所对应的位置，对FAST得分值(共3个)进行二维二次函数插值(x、y方向)，得到真正意义上的得分极值点及其精确的坐标位置(作为特征点位置)；再对尺度方向进行一维插值，得到极值点所对应的尺度(作为特征点尺度)。

特征点描述

高斯滤波

现在，我们得到了特征点的位置和尺度(t)后，要对特征点赋予其描述符。均匀采样模式：以特征点为中心，构建不同半径的同心圆，在每个圆上获取一定数目的等间隔采样点(所有采样点包括特征点，一共N个)，由于这种邻域采样模式会引起混叠效应，所以需要对同心圆上的采样点进行高斯滤波。

采样模式如下图，蓝圈表示；以采样点为中心，

为方差进行高斯滤波，滤波半径大小与高斯方差的大小成正比，红圈表示。最终用到的N个采样点是经过高斯平滑后的采样点。下图是t=1时的。(文章中：N=60)

局部梯度计算

由于有N个采样点，则采样点两两组合成一对，共有N(N-1)/2钟组合方式，所有组合方式的集合称作采样点对，用集合

表示，其中像素分别是

、

，δ表示尺度。用

表示特征点局部梯度集合，则有：

定义短距离点对子集、长距离点对子集(L个)：

其中，

，

，t是特征点所在的尺度。

现在要利用上面得到的信息，来计算特征点的主方向(注意：此处只用到了长距离子集)，如下：

特征描述符

要解决旋转不变性，则需要对特征点周围的采样区域进行旋转到主方向，旋转后得到新的采样区域，采样模式同上。BRISK描述子是二进制的特征，由采样点集合可得到N(N-1)/2对采样点对，就可以得到N(N-1)/2个距离的集合(包含长、短距离子集)，考虑其中短距离子集中的512个短距离点对，进行二进制编码，判断方式如下：

其中，

带有上标，表示经过旋转a角度后的，新的采样点。由此可得到，512Bit的二进制编码，也就是64个字节(BRISK64)。

匹配方法

汉明距离进行比较，与其他二进制描述子的匹配方式一样。

实验

opencv代码

#include

#include

#include

#include

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main()

{

//Load Image

Mat c_src1 = imread( "1.png");

Mat c_src2 = imread("2.png");

Mat src1 = imread( "1.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

Mat src2 = imread( "2.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

if( !src1.data || !src2.data )

{

cout<< "Error reading images " << std::endl;

return -1;

}

//feature detect

BRISK detector;

vector kp1, kp2;

double start = GetTickCount();

detector.detect( src1, kp1 );

detector.detect( src2, kp2 );

//cv::BRISK extractor;

Mat des1,des2;//descriptor

detector.compute(src1, kp1, des1);

detector.compute(src2, kp2, des2);

Mat res1,res2;

int drawmode = DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS;

drawKeypoints(c_src1, kp1, res1, Scalar::all(-1), drawmode);//画出特征点

drawKeypoints(c_src2, kp2, res2, Scalar::all(-1), drawmode);

cout<

cout<

BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);

vector matches;

matcher.match(des1, des2, matches);

double end = GetTickCount();

cout<

Mat img_match;

drawMatches(src1, kp1, src2, kp2, matches, img_match);

cout<

imshow("matches",img_match);

cvWaitKey(0);

cvDestroyAllWindows();

return 0;

}

实验结果

视频地址