物體識(shí)別中的特征-基于sift特征提取、描述、匹配-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 sian矩陣， D的主曲率和 H的 特征值 成正比， 通過(guò)一個(gè) 2x2 的 Hessian矩陣 H的特征值表示 ： H的特征值 α和 β為特征值。 31 關(guān)鍵點(diǎn)方向分配 ?關(guān)鍵點(diǎn)主方向：極值點(diǎn)周圍區(qū)域梯度直方圖的 主 峰值 ,也是特征點(diǎn)方向 ?關(guān)鍵點(diǎn)輔方向： 在梯度方向直方圖中，當(dāng)存在另一個(gè)相當(dāng)于主峰值 當(dāng)某方向＞ 80%能量的峰值時(shí)，則 將 該 方向 認(rèn)為是該關(guān)鍵點(diǎn)的輔 方向 ，生成一個(gè)新的特征向量 。每一個(gè)小格都代表了特征點(diǎn)鄰域所在的尺度空間的一個(gè)像素，箭頭方向代表了像素梯度方向，箭頭長(zhǎng)度代表該像素的幅值。 描述子向量元素規(guī)范化： 為得到的 128描述子向量 , 為規(guī)范化后的向量 關(guān)鍵點(diǎn)描述 1281/j j iil w w?? ? 1, 2 , 1 2 8j ? 關(guān)鍵點(diǎn) 描述子向量的規(guī)范化正是可去除 滿足此模型的光照 影響 。 36 關(guān)鍵點(diǎn)描述 是關(guān)鍵點(diǎn)所在組（ octave）的組內(nèi)尺度， 1. 確定 計(jì)算 描述子所需的圖像區(qū)域 描述 子梯度方向直方圖由關(guān)鍵點(diǎn)所在尺度的模糊圖像計(jì)算產(chǎn)生。 ? 描述的思路 ?通過(guò)對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)周圍圖像區(qū)域分塊，計(jì)算塊內(nèi)梯度直方圖，生成具有獨(dú)特性的向量，這個(gè)向量是該區(qū)域圖像信息的一種抽象，具有唯一性。 在 Lowe的文章中，取 r＝ 10。 122DDXXX?? ??????27 去除低對(duì)比度極值點(diǎn)： 在 精確定位好 后。（如果沒(méi)有變化，也就沒(méi)有特征。這種模糊技術(shù)生成 的圖像的視覺(jué)效果是好像經(jīng)過(guò)一個(gè)半透明的屏幕觀察圖像。 ?由于 幾個(gè)條件的約束導(dǎo)致，對(duì)連續(xù)函數(shù) 必須 使用高斯函數(shù)做為卷積核。 9 例如旋轉(zhuǎn)不變性 Original image courtesy of David Lowe 尺度空間 ?我們 要精確表示的物體都是通過(guò)一定的尺度來(lái)反映的。 ?傳統(tǒng) 的匹配算法往往是直接提取角 點(diǎn)、線或 邊緣，對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力 較差。 ?獨(dú)特性 好，信息量豐富，適用于在海量特征數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的匹配。這個(gè)單參數(shù)函數(shù)族就叫做尺度 空間。 根據(jù)歸納 ，特征 點(diǎn)具有的三個(gè)特征： 尺度 方向 大小 1. 哪些點(diǎn)是 SIFT中要查找的關(guān)鍵點(diǎn)（特征點(diǎn)）？ 這些點(diǎn)是一些十分突出的點(diǎn)不會(huì)因光照條件的改變而消失，比如角點(diǎn)、 邊緣點(diǎn)、暗區(qū)域的亮點(diǎn)以及亮區(qū)域的暗點(diǎn)，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(diǎn)，這些點(diǎn)之間會(huì)有相互對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)。 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(diǎn)檢測(cè)相關(guān) 問(wèn)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
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