Digital Image Processing

Scale Invariant Feature Transform (SIFT)

Written by Resika Arthana · 46 sec read >
SScale Invariant Feature TransformIFT (Scale Invariant feature Transform) merupakan algoritma local descriptor berdasarkan gradient distribution pada bagian gambar. Fungsi dari SIFT ini adalah untuk mendeteksi fitur2 lokal yang realtif banyak pada sebuah citra. SIFT ini diklaim sangat tahan terhadap skala, rotasi, iluminasi dan noise.   SIFT dipublikasikan oleh david lowe pada tahun 1999. untuk mencoba aplikasi SIFT bisa di download di http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/siftDemoV4.zip.

secara umum langkah-langkah SIFT :

1. scale-space extrema detection. Memperhitungkan atas semua skala dan lokasi gambar. hal ini diimplementasikan secara efisien dengan diferent of gausian yang berfungsi mengidentifikasi titik2 yang berpotensi invariant terhadap skala dan rotasi.
2. Keypoint localization. pada Setiap kandidat lokasi. dibuat model detail untuk menetukan  lokasi dan skala. keypoint yang dipilih berdasarkan ukuran stabilitasnya.
3. Orientation Assignment. Satu atau lebih orientasi akan diberikan ke setiap lokasi keypoint  berdasarkan arah gradient gambar lokal
4.keypoint descriptor : gradien gambar lokal diukur pada skala yang dipilih di wilayah sekitar  keypoint masing2. ini berubah kedalam representasi yang memungkinkan untuk level signifikan  dari distorsi lokal shape dan perubahan ilumuniasi.

Dalam image matching dan recognition, SIFT feature pertama kali akan diekstrasi dari kumpulan image reference dan disimpan dalam database. gambar yang akan dimatching secara individual  dibandingkan setiap feature antara image yang baru dengan feature yang ada pada database dengan mengukur euclidean distance feature vektornya

(artikel ini masih draft, CMIIW)

Written by Resika Arthana
I Ketut Resika Arthana, staff dosen di Undiksha. Juga sebagai ketua divisi pengembangan sistem informasi di UPT TIK - Undiksha. Selain itu, juga sebagai co-founder PT. Hooki Global Kreasi. Bidang ilmu ditekuni : pemrograman, datamining, user experience dan IOT Profile

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Page optimized by WP Minify WordPress Plugin