最近微博上有人发起投票那篇论文是自己最受益匪浅的论文,不少人说是lowe的这篇介绍SIFT的论文.确实,在图像特征识别领域,SIFT的出现是具有重大意义的,SIFT特征以其稳定的存在,较高的区分度推进了诸多领域的发展,比如识别和配准.上一篇文章,解析了SIFT特征提取的第一步高斯金字塔的构建,并详细分析了高斯金字塔以及差分高斯金字塔如何完成一个连续的尺度空间的构建.构建高斯金字塔不是目的,目的是如何利用高斯金字塔找到极值点. lowe在论文中阐述了为什么使用差分高斯金字塔: 1)差分高斯图像可以…

"模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur).它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理. 所谓"模糊",可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值. 正态分布 正态分布中,越接近中心点,取值越大,越远离中心,取值越小.计算平均值的时候,我们只需要将"中心点"作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权平均值.正态分布显然是一种可取的权重分配模式…

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)在目标识别.图像配准领域具有广泛的应用,下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍. 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔. 明白几个定义: 高斯金字塔 对于高斯金字塔,很容易直观地理解为对同一尺寸的图像,然后进行不同程度的高斯平滑,这些图像构成高斯金字塔,这种是不对的,这描…

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…

以上两篇文章中检测在DOG空间中稳定的特征点,lowe已经提到这些特征点是比Harris角点等特征还要稳定的特征.下一步骤我们要考虑的就是如何去很好地描述这些DOG特征点. 下面好好说说如何来描述这些特征点.许多资料中都提到SIFT是一种局部特征,这是因为在SIFT描述子生成过程中,考虑的是该特征点邻域特征点的分布情况(而没有利用全局信息).本步骤中主要计算过程包括:确定特征点的方向和生成特征描述符. 确定特征点方向 在特征点的确定过程中,特征点的坐标以及尺度被确定下来(坐标很重要,尺度更重要,…

1.创建高斯金字塔第-1组 1.1.将源图片转成灰度图 void ConvertToGray(const Mat& src, Mat& dst) { cv::Size size = src.size(); if (dst.empty()) dst.create(size, CV_64F); //[1]利用Mat类的成员函数创建Mat容器 uchar* srcData = src.data; //[2]指向存储所有像素值的矩阵的数据区域 pixel_t* dstData = (pixel_t…

在SIFT解析(一)建立高斯金字塔中,我们得到了高斯差分金字塔: 检测DOG尺度空间极值点 SIFT关键点是由DOG空间的局部极值点组成的.以中心点进行3X3X3的相邻点比较,检测其是否是图像域和尺度域的相邻点的极大值或极小值. (1)为了确保不是噪声我们先进型阈值二值化: n和S一样,你想提取多少个图片的特征:(n)S表示每组提取多少层 (2)在差分金字塔中找极值点 特征点是由DOG空间的局部极值点组成的.为了寻找DoG函数的极值点,每一个像素点要和它所有的相邻点比较,看其是否比它的图像域和尺…

第一次机器学习的作业完成了,按照先前做实作的习惯来写一下总结和思考. 作业要求:对COIL20,Yale_32x32,data_batch_1(Cifar)三个数据集,分别运用KMeans对其中的图片进行自动聚类.其中Cifar为(r,g,b)彩图,其余为灰度图数据集已给出了正确标签以作为评估验证. 此外,作业要求组成来自不同学院的3-4人的小队,以提交实验报告的方式考评. 组内队员:yxy,cjx,wzh,zsy(笔者) 开题:看到KMeans其实并不陌生,知道是务监督的聚类方法,实现过对二维…

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> 研究代码之前的几个问题issue: 1.问题描述:RobHess和David.Lowe关于SIFT的关系是什么,David.Lowe初创了SIFT算法,但是网络上为什么流传的更多的是RobHess的SIFT源码…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159 继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源代码剖析,最后得到了一系列特征点,每一个特征点相应一个128维向量.假如如今有两副图片都已经提取到特征点,如今要做的就是匹配上相似的特征点. 相似性查询有两种基本方式:1.范围查询:即给点查询点和查询阈值,从数据集中找出全部与查询点距离小于阈值的点. 2.K近邻查询:给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询点近期的K个数据…