特征检测算法--SURF

reference：https://blog.youkuaiyun.com/streamchuanxi/article/details/50924549

SURF 算法，全称是 Speeded-Up Robust Features。该算子在保持 SIFT 算子优良性能特点的基础上，同时解决了 SIFT 计算复杂度高、耗时长的缺点，对兴趣点提取及其特征向量描述方面进行了改进，且计算速度得到提高。 

具体步骤为： 
1、构造Hessian矩阵，计算特征值α 
surf构造的金字塔图像与sift有很大不同，就是因为这些不同才加快了其检测的速度。Sift采用的是DOG图像，而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。首先是图像中某个像素点的Hessian矩阵： 
 
其中，Lxx、Lxy、Lyy为高斯滤波后图像g（σ）在各个方向的二阶导数。 
二阶导数计算方法为：d2L(x)/dx2=(L(x+1)-L(x))-(L(x)-L(x-1))=-2*L(x)+L(x+1)+L(x-1)，其中L(x)=g(h(x))（h(x)为原始图像的灰度值，L(x)是将h(x)高斯滤波处理后的图像）。 
为了找出图像中的特征点，需要对原图进行变换，在sift算法中，