物體識別中的特征-基于sift特征提取、描述、匹配(編輯修改稿)
2024-09-01 09:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 種模糊技術(shù)生成 的圖像的視覺效果是好像經(jīng)過一個半透明的屏幕觀察圖像。 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 。 通常，圖像處理程序只需要計算 (6 1 ) (6 1 )??? ? ?18 模板大小的 選擇 關(guān)鍵 點檢測相關(guān) 問題 ?高斯金子塔的構(gòu)建過程可分為兩步： （ 1）對圖像做高斯平滑； （ 2）對圖像做降采樣。 為了讓尺度體現(xiàn)其連續(xù)性，在簡單 降 采樣 的基礎(chǔ)上加上了高斯濾波。 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。 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； s—— sublevel層坐標； 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。 這樣 可以保持尺度的連續(xù)性。 關(guān)鍵 點檢測相關(guān) 問題 24 對應(yīng) DOG算子，我們要構(gòu)建 DOG金字塔 我們可以通過高斯差分圖像看出圖像上的像素值變化情況。（如果沒有變化，也就沒有特征。特征必須是變化盡可能多的點。）DOG圖像描繪的是目標的輪廓。 關(guān)鍵 點檢測相關(guān) 問題 5. 高斯差分（ DOG）金字塔 25
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