ORB特征描述信息官方给出解释

Question

我只是从伊森Rublee Official Paper读ORB的官方文件，有点我觉得很难理解的部分“4.3学习的好二进制功能”

我是冲浪在互联网上深入挖掘并找到下面的段落。我还没有得到这个实际的解释。你们中的任何一个人都可以用简单的语言来解释这一点“给定一个大小为m×m的局部图像块，并且假设用于强度测试的本地窗口 （即，在BRIEF中使用的箱式滤波器）的大小为r×r，则存在N =（m - r）2个这样的本地窗口

它们每两个都可以定义一个强度测试，所以我们有C2N位特征。在ORB的原始实现中，m被设置为31，产生228,150个二进制测试。我们最终得到一组205,590个候选比特特征，根据一个训练集，ORB根据贪婪算法选择至多256比特“”

从官方文件和上面的段落得到的是这样的结论。

我们有一个31X31的补丁大小，并选择一个5X5的大小..我们将有N =（31-5）^ 2 = 676可能的子窗口。我没有得到以粗体标出的线条。删除重叠的测试意味着什么，我们可以获得205,590位特性？

Answer 1

想象一个尺寸为31x31（补丁）和一个小的5x5窗口的小图像。这个窗口可以放置在图像中多少个不同的位置？如果你将它滑动1乘1像素，那么它可以放置在（31-5）^ 2 = 676个不同的位置，对吧？只有676个窗口的中心像素由2个元素组合，才有676！/（2！*（676-2）！）= 228,150个组合。在ORB描述符的情况下，他们对以1个像素为单位滑动窗口不感兴趣，由于某些窗口之间的重叠（它们非常接近），可能会噪声太大。然后，他们删除重叠的窗口，将它滑动5乘5像素，并使用它们的中心像素创建二进制测试，将总组合减少到205,590。