SIFT描述子理論中爲什麼要討論尺度空間理論??



        要知道什麼是尺度空間,scale space。
        不同大小的物體有着不同的尺度,這個scale的表示,可以用放大縮小表示,可以用高斯blur來模擬。如果不同的尺度下都有同樣的關鍵點,那麼在不同的尺度的輸入圖像下就都可以檢測出來關鍵點匹配了。這就是尺度不變性。
        當然,也可以這樣理解,拿配準舉例,輸入需要配準的兩幅圖像,可以看成是不同尺度下拍攝的圖像,這時就需要尋找兩幅圖像在同一尺度下的特徵點,從而促使我們在尺度空間中去尋找兩幅圖像的同一尺度,也就是高斯尺度金字塔。
關鍵字:高斯尺度金字塔

打個比方,人近視眼就是一個高斯blur,blur的越大說明尺度越大。
SIFT通過不同sigma的高斯blur參數,模擬出了不同尺度的特徵。
然後用DOG圖像求的關鍵點。
高斯金字塔的每一層都不一樣,每一組都不一樣。
所以模擬出來不同的尺度情況,這樣你有需要檢測的圖像的尺度就和模擬出來的大體對上了。
所以不同尺度的都能檢測,所以尺度不變性。
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