SIFT算法：DoG尺度空间生产

最新推荐文章于 2023-03-17 11:10:55 发布
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#SIFT #GSS #DoG #尺度空间 #高斯尺度空间

本文介绍了SIFT算法中DoG（Difference of Gaussians）尺度空间的生成及其在特征点检测中的作用。DoG通过相邻尺度的高斯图像相减，近似于尺度归一化的Laplacian of Gaussian，提供了尺度不变性。SIFT算法利用DoG图像进行非极大值抑制来定位特征点，避免了高斯二阶微分的运算，提高了效率。同时，文章讨论了尺度空间的选择，包括尺度值的产生和每层octave生成图像的数量。
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计算机视觉（特征检测）- DoG 和 SIFT 进行特征提取描述
qq_40374812的博客
05-26 4157
计算机视觉（特征检测）- DoG 和 SIFT 进行特征提取描述学习前言一、DoG 和 SIFT 进行特征提取描述  1、图像尺度空间  2、多分辨率高斯图像金字塔  3、高斯差分图像金字塔（DOG）  4、DOG空间关键点检测  5、关键点（极值点）的精确定位  6、消除边界响应  7、特征点的主方向  8、生成特征描述  9、总结二、主要API介绍  1、```sift =cv2.SIFT_create([, nfeatures[, nOctaveLayers[, contrastThreshold[,
dog log 算子_【计算机视觉】SIFT中LoG和DoG比較
weixin_35959366的博客
12-23 312
在实际计算时，三种方法计算的金字塔组数noctaves，尺度空间坐标σ，以及每组金字塔内的层数S是一样的。同一时候，如果图像为640*480的标准图像。金字塔层数：当中o_min = 0，对于分辨率为640*480的图像N=5。每组金字塔内图像数：S=3。即在做极值检測时使用金子塔内中间3张图像。对于LoG每组金字塔内有S+2张图像(S=-1。0,1,2,3)，须要做S+1次高斯模糊操作(后一张图...
【OpenCV】SIFT原理与源码分析：DoG尺度空间构造
编程语言小筑
10-15 792
《SIFT原理与源码分析》系列文章索引：http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/8069548 尺度空间理论 自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态。例如我们形容建筑物用“米”，观测分子、原子等用“纳米”。更形象的例子比如Google地图，滑动鼠标轮可以改变观测地图的尺度，看到的地图绘制也不同；还有电影中的拉伸镜头等等…… ...
SIFT特征--构造DOG尺度空间
Where there is life, there is hope
11-25 1万+
最近打算做全景图拼接，尝试过hugin和opencv stitch，一直没有很满意的效果。打算深入研究，恰好，在github看到清华一小哥的项目，故逐步分析他的代码。    sift特征是全景拼接的第一步，相当基础，但sift特征提取与匹配从0开始实现起来又挺折腾的，故花点时间整理下。    清华小哥的博客：http://ppwwyyxx.com/2013/SIFT-and-Image-Stich
SIFT算法研究：DOG尺度空间构造与关键点匹配
资源摘要信息: "SIFT算法实现与研究，包括高斯、DOG尺度空间构造，极值点检测，边缘检测，方向计算，描述子形成，关键点匹配" SIFT（尺度不变特征变换，Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像处理领域...
MATLAB实现SIFT算法：从尺度金字塔到描述子生成
SIFT算法，即尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform）算法，是一种在计算机视觉领域广泛应用于图像识别和图像匹配的算法。由大卫·洛（David Lowe）教授于1999年首次提出，并在随后的几年中进行了...
SIFT算法解析：从尺度空间到DoG金字塔
总结来说，SIFT算法的核心在于通过尺度空间理论、高斯核、DoG等手段来检测和描述图像中的不变特征点。理解和掌握SIFT算法，不仅可以帮助我们深入理解图像处理和计算机视觉的基本原理，也能为学习其他相关算法如SURF...
SIFT算法详解：尺度空间极值点检测与局部特征提取
- **DOG尺度空间**：为了更有效地检测关键点，利用高斯差分尺度空间，它基于简单计算的DOG算子，是LoG算子的尺度归一化版本。 5. **图像金字塔构建**: - **图像金字塔的结构**：SIFT算法通常使用图像金字塔，由多...
SIFT算法中DoG特征点的修正
weixin_33868027的博客
06-29 595
　　SIFT算法中，在DoG空间找到极值点后，需要对极值点进行修正，本文主要详细的讲解一下为什么需要修正，以及如何对极值点进行修正。 　　下图演示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间的极值点之间的差别 　　　　　　　 　　利用已知的离散空间点插值得到连续空间极值点的方法叫做子像元插值。 　　首先来看一个一维函数插值的例子（如图）： 　　　　　　 　　这个图中，我...
Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔
weixin_30889885的博客
11-29 516
http://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/52577555 Sift之前的江湖 在Sift横空出世之前，特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族。先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇。 角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子，它是一种基于灰度方差的角点检测方法，该算子计算图...
SIFT高斯差分（DOG）函数泰勒展开求极值（矩阵求导，程序化）
ganggangwawa的博客
10-01 1522
上面的答案是用来求函数极值，或者说求函数最优解。 比如说函数f=+的极小值是多少？我们如何用编程的方法来求函数最优解？ 这就要用泰勒展开，并求泰勒展开导数=0 假定△x=x-x0；△y=y-y0；下面是函数的泰勒展开 f（x，y）=f（x0，y0）+f'x*△x+f'y*△y+1/2*f''xx*+1/2*f''yy*+f''xy*△x*△y A：求泰勒展开针对X偏导数=0，上式中一，二阶导数都是一个确定的值，而非变量，所以 0=0+f'x+0+1/2*f''xx*2*△x+0+f''xy*△y
SIFT中的尺度空间和DOG
qq_43578042的博客
03-17 289
模拟图像的多尺度特征，可以检测出不同尺度下共同的特征点，实现算法的尺度不变。
简单理解Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔
杨杨子江的博客
10-31 1504
SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 该方法于1999年由David Lowe 首先发表于计算机视觉国际会议（International Conference on Computer Vision，ICCV），2004年再...
java反射如何映射父类,java反射
weixin_42526310的博客
03-21 721
记得之前写了一篇json转实体的文章，里面就用到了java反射的文章，但是当时只是了解到反射这个知识点，并没有深入的了解，寒假闲来无事觉顶深入整理一下java 反射的知识，一下都是个人学习反射的总结，不到之处，还望大神指点！！！反射顾名思义就是和java编译相反的过程，这里实现的效果就是通过类名来进行实例化类对象并对类进行操作。具体看下获取父类和所有的接口首先我们的java类是可以继承和实现多个接...
CTF中Crypty（密码类）入门必看
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成长之路
07-22 4万+
常见编码 ASCII编码 ASCII码大致可以分为三部分组成： 第一部分是：ASCII非打印控制字符 第二部分是：ASCII打印字符； 第三部分是：扩展ASCII打印字符。 在线ASCII码与进制互相转换 这是ASCII码表   具体分析链接ASCII码详解 base64,32,16,编码 这里我们拿常见的base64来举例 原理：base64是一种基于64个可打印字符...
sift特征匹配算法总结（转）
小菜鸟的足迹~
06-25 1万+
　　　　　　　　　　　主要步骤  　　　　1)、尺度空间的生成；   　　2)、检测尺度空间极值点；  　　3)、精确定位极值点；  　　4)、为每个关键点指定方向参数；  　　5)、关键点描述子的生成。   　　　　　　　　　　　　　 L(x,y,σ), σ= 1.6 a go
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