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尺度空间理论
1. 特征的不变性 每个物体，我们总可以用一些词语或部件来描述它，比如人脸的特征：两个眼睛、一个鼻子和一个嘴巴。对于图像而言，我们需要计算机去理解图像，描述图像就需要计算机去取得图像的特征，对图像比较全面的描述即一个二维矩阵，矩阵内的每个值代表图像的亮度。有时候我们需要让计算【笔记】Sift算子：特征点提取、描述及匹配全流程
尺度空间构建的基础是DOG金字塔，DOG金字塔构建的基础是高斯金字塔，关于尺度空间、高斯金字塔、DOG金字塔的相关说明，可以参看前一篇博文【笔记】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：最后图像的归一化是使用normalize函数；邻组的图像大小关系是1/4_nySIFT特征提取方法
1、SIFT简介 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，它对物体的尺度变化，刚体变换，光照强度和遮挡都具有较好的稳定性。算法实现特征匹配主要有三个流程： 提取特征点：搜索高斯尺度空间对于尺【图像配准】基于粒子群改进的sift图像配准matlab源码
SIFT SIFT尺度不变特征转换，具有选择，尺度不变性。由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。 owe将SIFT算法分解为如下四步： 1. 尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。（采用不同参数的高斯模板进行不同尺度的模SURF特征检测
SURF(Speeded Up Robust Features)特征关键特性特征匹配，特征识别等方面有很好的效果，具有四个特征--特征检测--尺度空间（尺度不变性）--选择不变性(光照不变性，旋转不变性)--特征向量(匹配用) 特征检测整个流程可以用DDM来概括，第一个D是detector，特征检测，第二个D是discription，特征描述，第SIFT特征提取实现地理位置的标注
1 SIFT特征提取分析 SIFT（Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果。 算法描述： SIFT特征不只具有尺度不变非常详细的sift算法原理解析
尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun 转自：http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invaria【计算机视觉】Lecture 10：金字塔与尺度空间
回忆 级联高斯 ——用较小的高斯重复卷积来模拟较大的高斯卷积的效果。 结合律 例子：级联卷积 帕斯卡三角形 Aside: Binomial Approximation 旁白：二项式近似 n = 一维滤波器元素个数-1 r = 滤波卷积核元素所在的位置 (0, 1, 2, …) 观察帕斯卡三角形的奇数行 [1 2 1]/4关于Hessian矩阵的图像增强
文章目录1. 数字图像处理之尺度空间理论2. 基于尺度理论的Hessian简化算法3. 基于Hessian矩阵的图像增强 本文是关于图像增强方面的知识。 关于Retinex图像增强，【请点击】 关于Hessian矩阵请理论查看，【请点击】 1. 数字图像处理之尺度空间理论 尺度空间理论的基本思想是：在图