harris、sift、surf、fast、brief、orb等key points提取算法

网上关于这些著名key points提取和描述方法的讲解很多，但很多文章在关键步骤的理解方面语焉不详，甚至有误。这里给出本人对这几种方法的理解。这几种方法中，sift、surf两种方法既包含检测方法（detector)也包含描述方法(descriptor)，而harris和fast仅为检测子，brief仅为描述子。

1、detector

harris的原理是:key points附近在x和y方向的灰度变化都应该较大，反过来讲，如果一个像素附近x和y方向的灰度变化较大，我们有理由认为该点是key points点。harris用一阶微分来描述灰度变化大小。

注意：harris推到过程中用到的判别矩阵

中，w(x,y)的作用是图像平滑，以减少噪声扰动。即，把指定窗口内的图像灰度变化进行平滑后作为窗口中心点的判别矩阵。网上许多文章对此理解有误。后面我们还将看到，对图像或图像变换进行平滑处理是key points检测的一个基本过程。

sift和surf具有尺度、旋转、照度不变性，是性能非常优异的detector。其中，后者可看作前者的改进，速度提升了约3倍。sift先建立gassian金子塔，继而建立dog金子塔。这样做的目的