下边对这些DOG图像进行归一化,可有很明显的看到差分图像所蕴含的特征,并且有一些特征是在不同模糊程度、不同尺度下都存在的,这些特征正是Sift所要提取的“稳定”特征:
基于差分盒维数的空间目标图像分割算法
简单报一下菜名,就当给自己梳理一下了。这也是我近期会更新的内容。泛函:(1-2天)闭图像定理逆算子定理一致有界原理/共鸣定理里斯表示定理共轭空间弱收敛数值分析:(1-2天)非线性方程(组)求解插值数值积分数值微分数值PDE:(1-2天)差分格式的构造时间离散:向前,向后,中心相容性,收敛性,稳定性分析有限元:(1天)...
下边对这些DOG图像进行归一化,可有很明显的看到差分图像所蕴含的特征,并且有一些特征是在不同模糊程度、不同尺度下都存在的,这些特征正是Sift所要提取的“稳定”特征:
尺度空间的形象表述: 上图中尺度空间中k前的系数n表示的是第一组图像尺寸是当前组图像尺寸的n倍。 四、 DOG金字塔 差分金字塔,DOG(Difference of Gaussian)金字塔是在高斯金字塔的基础上构建起来的,其实生成高斯金字塔的目的就是为了构建DOG金字塔。 DOG金字塔的第1组第1层是由高斯金字塔的第1组第2层减第1组第1...
高斯图像金字塔 2019-12-19 10:58 −上采样:将图像放大 下采样:将图像缩小 高斯金字塔就是从下向上进行下采样,具体分为以下两个步骤 1.对图像进行高斯模糊 2.删除偶数行列 高斯不同:同一张图片在不同参数(σ)下做的高斯模糊之后相减的结果 高斯不同是图像的内在特征,在灰度图像增强和角点检测中经常用到。
各尺度下图像的模糊度逐渐变大,能够模拟人在距离目标由近到远时目标物体在视网膜上的形成过程。 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《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》。贴一下高斯金字塔的...
上图中尺度空间中k前的系数n表示的是第一组图像尺寸是当前组图像尺寸的n倍。 【DoG 角点检测】 DoG (Difference of Gaussian)是灰度图像增强和角点检测的方法,其做法较简单,证明较复杂,具体讲解如下:Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分。我们已经知道可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通滤...