sift演講文稿結(jié)合源代碼(已修改)
2025-05-26 17:09 本頁(yè)面
【正文】 ? 的極值點(diǎn)提供了最穩(wěn)定的特征 ),(),(),( yxIyxGyxL ?? ??22( , , ) ( ( , , ) ( , , ) ) ( , )( , , ) ( , , ) ( 1 )D x y G x y k G x y I x yL x y k L x y k G? ? ?? ? ?? ? ?? ? ? ? ?22()G? ?返回 高斯金字塔的原理解析 2)(2 2/2 1),( 22 ???? yxeyxG ???去除邊界響應(yīng)原理 角點(diǎn)：在任何方向上像素值的變化很大的點(diǎn) 角點(diǎn)的確定方法（ Moravec 算子）： 0：將要判斷的點(diǎn)置于一個(gè) 3*3或 5*5的圖像塊的中心，如下圖用紅色的線環(huán)繞的圖像塊。 1：將紅色的框朝 8個(gè)方向移動(dòng)一格，得到藍(lán)色的框（下圖為向右上角移動(dòng)）。 2：將紅色的框和藍(lán)色的框的相同坐標(biāo)值的點(diǎn)的像素值相減，并求平方和，可以得到 8個(gè)值。 3：將 8個(gè)值中的最小的值作為角點(diǎn)像素的變化值。 角點(diǎn)像素值表：求出每一個(gè)像素點(diǎn)的角點(diǎn)像素變化值，在局部圖像塊中，該值最大的點(diǎn)為角點(diǎn)。 邊界上未被噪聲影響 邊界上被噪聲影響 Harris 算子將 Moravec 算子做了兩個(gè)推廣： 1：用像素的變化梯度代替像素值相減并引入高斯窗函數(shù)。 2：推廣出了一個(gè)公式這樣可以計(jì)算任意方向上的像素值變化，而不在是 8個(gè)固定的方向。 22, ( , ) 2:uvV x y Au C uv Bvuu v MvACw here MCB???? ????????????? ? ???由于像素點(diǎn)的變化值與矩陣 M有關(guān)，因此可以用矩陣 M的特征值來(lái)判斷某個(gè)點(diǎn)是否是角點(diǎn)。 221212( , ) de t ( ) ( t r a c e( ) )de t ( )t r a c e( )c ons t a ntC x y M k MM AB CM A Bk??????? ? ?? ? ? ??k =（ ， ）之間的數(shù) 返回 SIFT算法分析 第一步 構(gòu)建高斯金字塔以及高斯差分金字塔 ? doubles for the next octave K=2(1/intvls), intlvs+
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