高斯模糊是众多模糊算法中的一种,所谓的模糊,就是平滑图像,消除像素之间的差异,最容易想到的方法就是均值平滑. .均值模糊 均值模糊就是取目标像素周围像素的平均值.譬如 像素矩阵. |1|1|1| |1|2|1| |1|1|1|, 经过均值模糊后,就变成 |1|1|1| |1|1|1| |1|1|1|, 这样就模糊了像素之间的差异,但是这样做明显有缺陷,因为越远的像素对目标像素的影响越小. 所以,离目标像素越远,对目标像素影响越大,反之越小. 所以,这个非常符合正态分布,所以,我们首先先生成高斯核…

SIFT中的尺度空间和传统图像金字塔 http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2146.html 最近自己混淆了好多概念,一边弄明白的同时,也做了一些记录,分享一下.最近又发现了一个好同学的博客,很详细的讲了SIFT 想要得知图像中哪些是有意义的,必须先要明确这样一个问题:在一幅图像中,只有在一定的尺度范围内,一个物体才有意义.举一个例子,树枝这个概念,只有在几厘米到几米的距离去观察它,才能感知到它的确是树枝:如果在微米级或者千米级去观察,就不能感知到树枝这个概念了…

在Halcon的rft变换中,我们经常可以看到这样的算子组合: rft_generic (Image, ImageFFT2, 'to_freq', 'none', 'complex', Width) convol_fft (ImageFFT2, ImageFilter, ImageConvol2)rft_generic (ImageConvol2, ImageFiltered2, 'from_freq', 'n', 'real', Width) 这个很容易理解,即将图片从空间域转到频域,然后做一…

<SIFT原理与源码分析>系列文章索引:http://www.cnblogs.com/tianyalu/p/5467813.html 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.同时,假设图像为640*480的标准图像. 金字塔层数: 其中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,即在做极值检测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)…

转自:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656 一. 图像金字塔 图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构,通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式,生成N个不同分辨率的图像.把具有最高级别分辨率的图像放在底部,以金字塔形状排列,往上是一系列像素(尺寸)逐渐降低的图像,一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像,这就构成了传统意义上的图像金字塔. 获得图像金字塔一般包括二个步骤: 1. 利用低通滤波器平滑图像 2. 对平滑图像进行抽样…

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…

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速…

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.高斯尺度空间(GSS - Gauss Scale Space) 2.高斯差分(DOG - Difference of Gauss) 2.1 生产DoG 2.2 为什么用DoG来检测特征点 3.GSS尺度选择 3.1 GSS中尺度值的产生 3.2 高斯核性质及其在SIFT中的应用 1 GSS(Gauss Scale-space) It has b…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal…

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键…