SIFT特征点提取中金字塔生成
2015-01-19 21:58
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本文默认读者已经对SIFT算法的过程有大致了解,以下对金字塔生成时一些难以理解的问题做些解释:
1.检测S层尺度的特征点,需要S+2层高斯差分金字塔(DOG),DOG金字塔由高斯金字塔相邻两层相减而来,因此生成S+2层DOG需要S+3层高斯金字塔,同尺寸的多张图片称为一组(octave),组中单张图片称为层(Layer)。
2.Lowe论文中对输入图像预先进行了σ = 0.5的高斯模糊,并将高斯模糊后的图像尺寸扩大为原来4倍(高度、宽度各扩大2倍)。
3.高斯金字塔中,下一组(nOctave)高斯金字塔的首层(nOctaveLayers)是由上一组倒数第三张图片隔点采样得到的(网上有说倒数第三张的,也有说倒数第二张的,lowe论文中原话是:it will be 2 images from the top of the stack,从Rob Hess的sift代码里可以看出是倒数第三张。)
4.高斯金字塔的
1.检测S层尺度的特征点,需要S+2层高斯差分金字塔(DOG),DOG金字塔由高斯金字塔相邻两层相减而来,因此生成S+2层DOG需要S+3层高斯金字塔,同尺寸的多张图片称为一组(octave),组中单张图片称为层(Layer)。
2.Lowe论文中对输入图像预先进行了σ = 0.5的高斯模糊,并将高斯模糊后的图像尺寸扩大为原来4倍(高度、宽度各扩大2倍)。
3.高斯金字塔中,下一组(nOctave)高斯金字塔的首层(nOctaveLayers)是由上一组倒数第三张图片隔点采样得到的(网上有说倒数第三张的,也有说倒数第二张的,lowe论文中原话是:it will be 2 images from the top of the stack,从Rob Hess的sift代码里可以看出是倒数第三张。)
4.高斯金字塔的
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