物體識別中的特征-基于sift特征提取、描述、匹配-wenkub
2022-09-02 09:47:54 本頁面
【正文】 斯函數(shù)的某種離散近似。 根據(jù)歸納 ，特征 點具有的三個特征： 尺度 方向 大小 1. 哪些點是 SIFT中要查找的關(guān)鍵點（特征點）？ 這些點是一些十分突出的點不會因光照條件的改變而消失，比如角點、 邊緣點、暗區(qū)域的亮點以及亮區(qū)域的暗點，既然兩幅圖像中有相同的景物， 那么使用某種方法分別提取各自的穩(wěn)定點，這些點之間會有相互對應(yīng)的匹配點。 關(guān)鍵 點檢測相關(guān) 問題 在實際應(yīng)用中，在計算高斯函數(shù)的離散近似時，在大概 3σ 距離之外的像素都可以看作不起作用，這些像素的計算也就可以忽略 。 O c t a v e 1O c t a v e 2O c t a v e 3O c t a v e 4O c t a v e 5?2?4?8?……………19 4. 高斯金字塔 關(guān)鍵 點檢測相關(guān) 問題 20 O c t a v e 1O c t a v e 2O c t a v e 3O c t a v e 4O c t a v e 5?2?4?8?……………高斯圖像金字塔共 o組、 s層， 則有 ： σ —— 尺度空間坐標(biāo)； s—— sublevel層坐標(biāo)； σ 0—— 初始尺度； S——每組層數(shù) 關(guān)鍵 點檢測相關(guān) 問題 高斯金字塔的組內(nèi)尺度與組間尺度 0( ) 2 s Ss????O c t a v e 1O c t a v e 2O c t a v e 3O c t a v e 4O c t a v e 5?2?4?8?……………21 組內(nèi)尺度是指同一組（ octave）內(nèi)的 尺度關(guān)系，組內(nèi)相鄰層尺度化簡為： 11 2 Sss?組間尺度是指不同組直接的尺度關(guān) 系，相鄰組的尺度可化為： 1( ) 2 sS Soos ?? ??2 2 2s sSS?? ? ? 由此可見，相鄰兩組的同一層尺度為 2倍的關(guān)系 關(guān)鍵 點檢測相關(guān) 問題 22 O c t a v e 1O c t a v e 2O c t a v e 3O c t a v e 4O c t a v e 5?2?4?8?……………最后可將組內(nèi)和組間尺度歸為： i—— 金字塔組數(shù) n—— 每一組的層數(shù) 1 2 12 ( , , , )ink k k? ? ? ???12 Sk ?關(guān)鍵 點檢測相關(guān) 問題 23 上一組圖像的底層是由前一組圖像的倒數(shù)第二層圖像隔點采樣生成的。特征必須是變化盡可能多的點。 為了尋找 DoG函數(shù)的極值點， 每一個像素點要和它所有的相鄰點比較，看其是否比它的圖像域和尺度域 的相鄰點大或者小。通過 上面求得 的精確點，計算精確極值，計算公式如下： D(?? )過 小的點易受噪聲的干擾而變得 不穩(wěn)定，因此應(yīng)該剔除。 假設(shè)是 α較大的特
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