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sift算法，關(guān)于sift算法中圖像金字塔的建立

來源：整理 時間：2023-09-06 22:44:12 編輯：智能門戶 手機版

本文目錄一覽

1，關(guān)于sift算法中圖像金字塔的建立

SIFT算法就是用不同尺度（標準差）的高斯函數(shù)對圖像進行平滑，然后比較平滑后圖像的差別，差別大的像素就是特征明顯的點。

關(guān)于sift算法中圖像金字塔的建立

2，剛學sift算法有些概念不明白sift的第一步是找尺度空間的極值點

先建立DoG尺度空間,然后確定S的值,最后比較DoG尺度空間中每個像素點和它鄰近的26個點,確保尺度空間和二維圖像空間都檢測得到極值點,這些像素點的集合就是候選的關(guān)鍵點了。

剛學sift算法有些概念不明白sift的第一步是找尺度空間的極值點

3，python sift算法怎么寫

導入Numpy和這些scipy模塊的標準方式是：import numpy as npfrom scipy import stats # 其它子模塊相同 主scipy命名空間大多包含真正的numpy函數(shù)(嘗試 scipy.cos 就是 np.cos)。這些僅僅是由于歷史原因，通常沒有理由在你的代碼中使用import scipy。
我是來看評論的

python sift算法怎么寫

4，SIFT算法中的圖像尺度

這個尺度應該可以理解為一個比例因子delta，用來控制X、Y方向上圖像的縮放比例，它與X、Y參數(shù)的一個連續(xù)函數(shù)表達L(x,y,delta)就構(gòu)成了一個空間，稱為尺度空間，該空間是由原始圖像的I(x,y)表達與高斯函數(shù)G(x,y,delta)進行卷積后形成的 對已經(jīng)申請了專利的技術(shù)進行修改后進行商業(yè)應用算不算侵權(quán)這個界定很模糊的，就像當年DVD芯片的專利侵權(quán)賠償案一樣，我覺得如果你是小打小鬧小范圍內(nèi)使用的話，不對專利所屬單位或個人造成利益威脅，人家是不會費勁來查你的，但是如果你的商業(yè)應用影響大到了一定程度，人家有可能就來找碴了，私以為，國內(nèi)大部分軟件都達不到這個程度。 另外，如果你修改的部分比較多，超過了30%的話（這個好像要得到專利局的認可才算數(shù)），你可以換個名稱申請一個專利試試

5，怎么驗證sift算法對亮度的不變性

2、高斯模糊SIFT算法是在不同的尺度空間上查找關(guān)鍵點，而尺度空間的獲取需要使用高斯模糊來實現(xiàn)，Lindeberg等人已證明高斯卷積核是實現(xiàn)尺度變換的唯一變換核，并且是唯一的線性核。本節(jié)先介紹高斯模糊算法。2.1二維高斯函數(shù)高斯模糊是一種圖像濾波器，它使用正態(tài)分布(高斯函數(shù))計算模糊模板，并使用該模板與原圖像做卷積運算，達到模糊圖像的目的。N維空間正態(tài)分布方程為：（1-1）其中，是正態(tài)分布的標準差，值越大，圖像越模糊(平滑)。r為模糊半徑，模糊半徑是指模板元素到模板中心的距離。如二維模板大小為m*n，則模板上的元素(x,y)對應的高斯計算公式為：（1-2） 在二維空間中，這個公式生成的曲面的等高線是從中心開始呈正態(tài)分布的同心圓，如圖2.1所示。分布不為零的像素組成的卷積矩陣與原始圖像做變換。每個像素的值都是周圍相鄰像素值的加權(quán)平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的權(quán)重，相鄰像素隨著距離原始像素越來越遠，其權(quán)重也越來越小。這樣進行模糊處理比其它的均衡模糊濾波器更高地保留了邊緣效果。
你說呢...

6，sift算是是屬于圖像匹配還是圖像配準

sift匹配（scale-invariant feature transform，尺度不變特征轉(zhuǎn)換)是一種電腦視覺的算法用來偵測與描述影像中的局部性特征，它在空間尺度中尋找極值點，并提取出其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量，此算法由 david lowe 在1999年所發(fā)表，2004年完善總結(jié)。其應用范圍包含物體辨識、機器人地圖感知與導航、影像縫合、3d模型建立、手勢辨識、影像追蹤和動作比對。 局部影像特征的描述與偵測可以幫助辨識物體，sift 特征是基于物體上的一些局部外觀的興趣點而與影像的大小和旋轉(zhuǎn)無關(guān)。對于光線、噪聲、些微視角改變的容忍度也相當高?；谶@些特性，它們是高度顯著而且相對容易擷取，在母數(shù)龐大的特征數(shù)據(jù)庫中，很容易辨識物體而且鮮有誤認。使用 sift特征描述對于部分物體遮蔽的偵測率也相當高，甚至只需要3個以上的sift物體特征就足以計算出位置與方位。在現(xiàn)今的電腦硬件速度下和小型的特征數(shù)據(jù)庫條件下，辨識速度可接近即時運算。sift特征的信息量大，適合在海量數(shù)據(jù)庫中快速準確匹配。2、sift特征的主要特點 從理論上說，sift是一種相似不變量，即對圖像尺度變化和旋轉(zhuǎn)是不變量。然而，由于構(gòu)造sift特征時，在很多細節(jié)上進行了特殊處理，使得sift對圖像的復雜變形和光照變化具有了較強的適應性，同時運算速度比較快，定位精度比較高。如： 在多尺度空間采用dog算子檢測關(guān)鍵點，相比傳統(tǒng)的基于log算子的檢測方法，運算速度大大加快； 關(guān)鍵點的精確定位不僅提高了精度，而且大大提高了關(guān)鍵點的穩(wěn)定性； 在構(gòu)造描述子時，以子區(qū)域的統(tǒng)計特性，而不是以單個像素作為研究對象，提高了對圖像局部變形的適應能力；
圖像匹配是在大圖像中尋找與小圖像（模板）相似的區(qū)域。圖像配準是將兩幅尺寸相當?shù)膱D像映射到同一個坐標系中，使它們的特征對應。其中一幅圖像的坐標不變，稱為固定圖像，另一幅圖像要平移、旋轉(zhuǎn)、縮放，稱為浮動圖像，對號入座吧
文章TAG：算法關(guān)于圖像金字sift算法

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