胡汝坤20xx1202-資料下載頁
2025-07-21 09:01本頁面
【正文】 的示例。鄰域半徑： r=10 。 計算特征點(diǎn)的方向 ?當(dāng)存在另一個相當(dāng)于主峰值 80%能量的峰值時，則將這個方向認(rèn)為是該關(guān)鍵點(diǎn)的輔方向。 ?一個關(guān)鍵點(diǎn)可能會被指定具有多個方向（一個主方向，一個以上輔方向），這可以增強(qiáng)匹配的魯棒性。 生成 SIFT特征向量 ?至此，圖像的關(guān)鍵點(diǎn)已檢測完畢，每個關(guān)鍵點(diǎn)有三個信息：位置、所處尺度、方向。由此可以確定一個 SIFT特征區(qū)域。 ?特征向量聯(lián)合了鄰域方向性信息，增強(qiáng)了算法抗噪聲的能力，同時對于含有定位誤差的特征匹配也提供了較好的容錯性。 生成 SIFT特征向量 ? 例如：以關(guān)鍵點(diǎn)為中心取 8 8的窗口 .首先將每一個像素的梯度方向旋轉(zhuǎn)為特征點(diǎn)的主方向，然后利用高斯平滑濾波為每一個方向做加權(quán)，再在每一個子窗口中計算它的方向直方圖 . 生成 SIFT特征向量 ?通常對每個關(guān)鍵點(diǎn)使用 4 4共 16個種子點(diǎn)來描述，這樣對于一個關(guān)鍵點(diǎn)就可以產(chǎn)生128個數(shù)據(jù)。 ?此時 SIFT特征向量已經(jīng)去除了 尺度變化 、旋轉(zhuǎn) 等 幾何變形 因素的影響，再繼續(xù)將特征向量的長度歸一化，則可以進(jìn)一步去除 光照變化 的影響。
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