SURF（Speeded-Up Robust Features）は、画像処理における特徴量記述子の一つであり、特に物体検出や特徴マッチングのタスクにおいて高速かつ頑健な性能を持つことで知られています。

SURFは、以下の主な特徴を持っています：

1. 高速性: SURFは、特徴点の検出や特徴量の計算を高速に行うことができます。これは、画像内のローカル領域の特徴を効率的に見つけるためのアルゴリズムの最適化によるものです。

2. 回転・スケール・光変動に対する頑健性: SURFは、物体の回転、スケーリング、および一部の光変動に対して頑健な特徴量を提供します。これは、特徴点の検出と記述において、画像のスケール空間における特徴を考慮しているためです。

3. ハウフ変換（Haar wavelet）: SURFでは、特徴点の周辺領域でハウフ変換を使用して特徴を抽出します。ハウフ変換は、画像の局所的なエッジ情報を効果的に検出するために使用されます。

SURFの手順は、以下のようになります：

1. スケール空間の作成: 画像を異なるスケールで変換し、特徴点のスケール空間を作成します。これにより、画像内の異なるサイズの特徴を捉えることができます。

2. 特徴点の検出: スケール空間内で、特徴点を候補として検出します。特徴点は、画像の局所的なエッジ情報に基づいて選択されます。

3. 特徴量の記述: 検出された特徴点周辺の局所領域において、特徴量記述子を計算します。SURFでは、特徴点の周辺領域をHaar waveletに基づいて分割し、各領域における勾配情報を統計的にまとめた特徴ベクトルを生成します。

SURFは、物体検出、特徴マッチング、画像のパノラマ合成など、さまざまな画像処理タスクに応用されます。