【正文】 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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)采樣生成的。這個單參數(shù)函數(shù)族就叫做尺度 空間。 ?傳統(tǒng) 的匹配算法往往是直接提取角 點(diǎn)、線或 邊緣，對環(huán)境的適應(yīng)能力 較差。 ?由于 幾個條件的約束導(dǎo)致，對連續(xù)函數(shù) 必須 使用高斯函數(shù)做為卷積核。（如果沒有變化，也就沒有特征。 在 Lowe的文章中，取 r＝ 10。 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。每一個小格都代表了特征點(diǎn)鄰域所在的尺度空間的一個像素，箭頭方向代表了像素梯度方向，箭頭長度代表該像素的幅值。 獲取特征點(diǎn)處的 Hessian矩陣， D的主曲率和 H的 特征值 成正比， 通過一個 2x2 的 Hessian矩陣 H的特征值表示 ： H的特征值 α和 β為特征值。 一幅圖像可以產(chǎn)生幾組（ octave） 圖像，一組圖像包括幾層 （ interval）圖像。 尺度是自然存在的，不是人為創(chuàng)造的！高斯卷積只是表現(xiàn)尺度空間的一種形式 … 尺度空間 ?尺度空間就是將要處理的ｎ維函數(shù)（ 計(jì)算機(jī)視覺 中為２維），嵌入到一族單參數(shù) 函數(shù) 族中。 ?需要一 種魯棒性強(qiáng)、能夠適應(yīng)不同光照、不同位姿等情況下能夠有效識別目標(biāo)的方法 。對離散 函數(shù)要 使用高斯函數(shù)的某種離散近似。特征必須是變化盡可能多的點(diǎn)。 29 關(guān)鍵點(diǎn)方向分配 通過尺度不變性求極值點(diǎn)，可以使其具有縮放不變的性質(zhì)，利用關(guān)鍵點(diǎn)鄰域像素的梯度方向分布特性，我們可以為每個關(guān)