OpenCV SIFT源码讲解——构建高斯金字塔

最新推荐文章于 2023-09-02 18:43:20 发布

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#opencv #算法 #图像处理

本文详细介绍了高斯金字塔的构建方法及其在计算机视觉中的应用。包括如何通过高斯滤波和降采样来生成不同尺度的图像，以及如何计算各层之间的高斯平滑尺度。此外，还提供了具体的实现代码，帮助读者更好地理解和实现。

目录

一、构建方法

二、函数重要点注释

一、构建方法

高斯金字塔每层图像的尺度为： $\sigma =\sigma_{0}2^{o+\frac{layer}{S}}$ 。理论上金字塔每层图像可以从原图做 $\sigma$ 的高斯滤波得到。但是实际操作中，每组的第一张影像（除第一组）是上一组倒数第三张影像降采样得到，其他影像是对前一张图像做一定大小的高斯滤波得到，而不是直接从原图获取。

因此，需要求取每组内影像间的高斯平滑尺度。假设前一张影像尺度为 $\sigma_{f}=\sigma_{0}2^{o+\frac{layer}{S}}$ ，那么下一张尺度应该为 $\sigma_{l}=\sigma_{0}2^{o+\frac{layer+1}{S}}$ 。

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