SIFT算法

SIFT算法

利用SIFT算法实现特征匹配主要有三个流程：

1、 提取关键点

2、 对关键点附加详细的信息（ 局部特征）， 即描述符；

3、 通过特征点（ 附带上特征向量的关键点） 的两两比较找出相互匹配的若干对特征点， 建立景物间的对应关系。

 

 

尺度空间的概念

尺度空间理论主要思想是通过对原始图像进行尺度变换， 获得图像多尺度下的空间表示。从而实现边缘、 角点检测和不同分辨率上的特征提取， 以满足特征点的尺度不变性。人的眼镜在一定的范围内无论物体是大还是小都可以把它们分辨出来，然而计算机却很难做到，在未知的场景中，计算机视觉并不能够提供物体的尺度大小，其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器，让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知，在建立统一认知的过程中，要考虑的就是图像在不同的尺度下都存在的特点。并且尺度空间中各尺度图像的模糊程度逐渐变大， 能够模拟人在距离目标由近到远时目标在视网膜上的形成过程。尺度越大图像越模糊。

该图为高斯金字塔。对于该高斯金字塔越往上δ越大 图像模糊程度越大。

 

 

高斯金字塔

构建高斯金字塔

1.对图像做高斯平滑

2.对图像做降采样

为了让尺度体现其连续性， 在简单下采