在SIFT当中,利用了一个叫做高斯核的方程来构建尺度空间,高斯核函数是唯一多尺度空间的核。原理就是利用高斯分布的特性,高斯核函数的参数有三个G(x,y,σ),在以某一个点为中心要进行以某一个窗口大小进行在滤波当中,第三个参数σ在运算中是固定的一个值。所谓的“尺度”,就是这个σ值变化,而x和y表示像素坐标。
使用的时候也是比较简单的,SIFT3D_detect_keypoints()函数用来找图像中的关键点,SIFT3D_extract_descriptors()函数是计算关键点的描述符即特征向量,代码如下。 代码语言:javascript 复制 // Detect keypointsif(SIFT3D_detect_keypoints(&sift3d,&im,&kp))goto demo_quit;printf(" Detect keypoints ok \n");/...
通过对多个3D重建算法的研究,发现SIFT算法具有尺度不变性,多量性,独特性等优势,重建效果更好,于是本文对该算法进行了深入的研究及设计实现.本系统主要包括高斯滤波模块,DOG尺度空间形成模块,关键点检测模块,PL与PS的传输模块,3D重建描述子形成模块.根据系统速度需求,进行软硬件划分,将耗时较长的尺度空间形成及关键点...
SIFT算法首先构建图像的尺度空间,通过对原始图像进行高斯模糊操作得到一组图像。具体操作是利用高斯核对图像进行卷积,每次卷积后将图像尺寸缩小一半,得到不同尺度的图像。这样可以在不同尺度上寻找到特征点,使算法具有尺度不变性。 2.关键点的检测: 在不同尺度的图像中,SIFT算法通过在每个像素点周围进行高斯差分操作,来...
一种基于2D 和3D SIFT 特征级融合的一般物体识别算法 摘要 如何选择合适的特征表示一般物体类间差异和类内共性至关重要,因此,本文在2D SIFT(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的基础上,提出了基于点云模型的3D SIFT 特征描述子,进而提出一种基于2D 和3D SIFT 特征级融合的一般物体识别算法。分别提取物体2维...
摘要: SIFT算法是目前立体匹配技术的研究热点,因其匹配能力较强,能处理两幅图像平移、旋转、仿射变换等情况下的匹配问题,甚至对于任意角度拍摄的图像也有较稳定的匹配能力。该算法目前的中文资料较少,基于此本文对其研究主要内容进行简单介绍并结合具体实验图像分析。关键词:...
SIFT算法首先通过高斯金字塔构建尺度空间,以便在不同尺度下检测出特征点。高斯金字塔是通过对原始图像进行多次降采样得到的一系列图像,每个图像都是前一层图像的二分之一。在每一层图像上应用高斯滤波器,得到一系列平滑图像。 2. 关键点检测 在构建好的尺度空间中,SIFT算法使用Difference of Gaussian(DoG)来检测关键点...
提出了在FPGA实现SIFF特征提取算法.该算法采用SRAM复用技术简化程序,合理设计FPGA各模块结构.此外,该算法采用定点小数来保证算法的精度要求.整个算法在Virtex-5硬件平台上实现,采用verilog语言进行程序的编写和调试.结果分析表明,优化后的SIFT算法能够稳定地在FPGA上实现,同时算法的复杂度得到了降低并达到了精度要求,且具有...
针对不足之处,采用SIFT算法的方法提取图像的特征点,然后通过使用ASIFT中的方法对提取到的特征点进行仿射变换以及为特征点分配方向,这样在增强了图像的抗仿射性的基础上也保持了图像的旋转不变性。实验结果表明,改进算法在保持了原SIFT算法各种优势的基础上,在增强图像的抗仿射性方面,可以取得良好的效果。%In many ...
SIFT不是分段算法。可以考虑使用SIFT和图像描述方法，关键点匹配算法，对象识别方法，但绝对不能使用分割...