【计算机视觉】SIFT中LoG和DoG比較

在实际计算时，三种方法计算的金字塔组数noctaves，尺度空间坐标σ，以及每组金字塔内的层数S是一样的。同一时候，如果图像为640*480的标准图像。

金字塔层数：

当中o_min = 0，对于分辨率为640*480的图像N=5。

每组金字塔内图像数：
S=3。即在做极值检測时使用金子塔内中间3张图像。
对于LoG每组金字塔内有S+2张图像（S=-1。0,1,2,3），须要做S+1次高斯模糊操作（后一张图像由前一张做高斯模糊得到）。而DoG每组金字塔有S+3张高斯图像。得到S+2张DoG图像。
尺度空间系数：

当中，S表示每组金字塔内图像层数，n为当前高斯层数。取0-4。DoG须要5个尺度系数得到6张GSS图像。而LoG仅仅须要前4个尺度系数得到5张图像。

LoG

高斯核使用正太分布（高斯函数）计算模糊模版，N维空间正太分布方程为：

 

于是，二维高斯模板上的距离中心点为(x,y)的元素相应高斯计算公式为：

 

规范化的高斯拉普拉斯图像为

 

终于构造LoG金字塔有5层。每层有S+2=5张图像，每层金字塔内每张图像尺度是前一张的k倍。即构成的连续尺度序列：

当中o为当前金字塔层数，n为在当前金字塔层中图像张数。
因为卷积计算性质：

在计算时。通过对前一张图像做尺度系数为的卷积操作。能够降低卷积计算次数。故在金字塔每层内的S+2张图像，须要S+1次卷积操作，每次LoG核的尺度系数为：

 

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb3dlaV9jcXU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" />

图1. LoG金字塔示意图。 左側为图像尺度空间系数，红色矩形框为实际參与比較的空间系数，右側为在上一张图像做LoG卷积操作的尺度系数

DoG

因为LoG与Gauss核具有例如以下关系：

即，

 

因此。LoG算子能够用高斯差分算子DoG（Difference of Guassians）表示。

 

于是通过高斯金字塔每层内相邻两张图像相减能够得到DoG金字塔。对于最后须要S张图像寻找极值点，须要S+2张DoG图像。S+3张高斯图像。详细关系如图2.所看到的。

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb3dlaV9jcXU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" />

图 2. 由高斯金字塔得到DoG金字塔及其相应的尺度空间系数示意图。

LoG & DoG

一个直观的比較结果，使用分别计算LoG和DoG，得到：

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlhb3dlaV9jcXU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" />

能够看到。LoG比DoG明显须要很多其它的加法运算和乘法运算。尽管DoG须要在每层金字塔多做一次高斯操作（即为了得到S+2张DoG图须要S+3张高斯模糊图），但通过减法代替LoG核的计算过程，显著降低了运算次数，大大节省了运算时间。

（转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu 未经同意请勿用于商业用途）