为什么筛选特征对平面单应变换也是不变的

Question

我已阅读过筛选功能的论文，我理解为什么它是旋转不变的。 但我不明白为什么它对平面单应变换也不变，正如我的测试代码所示。 在两幅图像之间的单应变换中，变化不仅包括旋转和缩放。 例如，矩形可以变换为其他四边形，每个角落小于或大于90度。您可以想象对象的形状发生了变化，但为什么关键点的特征仍然匹配？

关于算法的细节，当关键点的周围像素在没有旋转相同程度的情况下发生变化时，关键点的128维特征的值在减去关键点的梯度角时会有所不同。

有人可以解释原因吗？

Answer 1

据我所知，SIFT描述符对于投影变换（单应性）不是不变的。然而，当实际单应性足够接近相似变换时，它足够好。

这个paper by Mikolajczyk and Schmid提出了一种兴趣不变的兴趣点检测器。它们还通过转换计算它的图像块来使描述符仿射不变。