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文档列表
文档介绍
SIFT特征_PPT课件SIFT特征
主要内容
SIFT简介
SIFT原理
SIFT研究现状
SIFT图像中的应用
参考文献
1999年David 、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子-尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT ),2004年得到完善。
SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。
关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。
尺度空间理论是通过对原始图像进行尺度变换,获得图像多尺度下的尺度空间表示序列,对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取,并以该主轮廓作为一种特征向量,实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。
尺度空间的极值点检测
建立高斯金字塔
建立DOG金字塔
DOG空间极值点检测
关键点的精确定位
确定关键点的主方向
生成SIFT特征矢量(生成关键点的描述算子)
尺度空间的极值点检测
一个图像的尺度空间定义为原始图像
与一个可变尺度的2维高斯函数卷积运算。
建立高斯金字塔
高斯金子塔的构建过程可分为两步:
1)对图像做高斯平滑;
2)对图像做降采样。
根据不同的尺度,一幅图像可以产生几组(octave)图像,一组图像包括几层(interval)图像。
降采样
上一组图像的底层是由前一组图像的最后一层图像隔点采样生成的。
建立DOG金字塔
在尺度空间中有效检测关键点的位置,对图像使用可变的高斯差分函数求尺度空间中的极值。
每组检测S个极值点,DOG金字塔每组需要S+2层,高斯金字塔每组需要S+3层。
主要内容
SIFT简介
SIFT原理
SIFT研究现状
SIFT图像中的应用
参考文献
1999年David 、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子-尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT ),2004年得到完善。
SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。
关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。
尺度空间理论是通过对原始图像进行尺度变换,获得图像多尺度下的尺度空间表示序列,对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取,并以该主轮廓作为一种特征向量,实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。
尺度空间的极值点检测
建立高斯金字塔
建立DOG金字塔
DOG空间极值点检测
关键点的精确定位
确定关键点的主方向
生成SIFT特征矢量(生成关键点的描述算子)
尺度空间的极值点检测
一个图像的尺度空间定义为原始图像
与一个可变尺度的2维高斯函数卷积运算。
建立高斯金字塔
高斯金子塔的构建过程可分为两步:
1)对图像做高斯平滑;
2)对图像做降采样。
根据不同的尺度,一幅图像可以产生几组(octave)图像,一组图像包括几层(interval)图像。
降采样
上一组图像的底层是由前一组图像的最后一层图像隔点采样生成的。
建立DOG金字塔
在尺度空间中有效检测关键点的位置,对图像使用可变的高斯差分函数求尺度空间中的极值。
每组检测S个极值点,DOG金字塔每组需要S+2层,高斯金字塔每组需要S+3层。
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