SIFT 特征取算法详解.docVIP

SIFT 特征提取算法总结 　　　　　　　　　　　　主要步骤? 　　 　　1) ?　　2) 　　3)　　4)　　5) 　　　　　　　　　　　　　 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff ?? 　　　　　　　　　　　　?? D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff ?????? ? 　关于尺度空间的理解说明：图中的2是必须的，尺度空间是连续的。在??Lowe的论文中 ， ?? 将第0层的初始尺度定为1.6，图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息，所以 Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍，以保留原始图像信息，增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。? ? 　　　　 ?????????????????????????next octave 是由 first octave 降采样得到（如2） 　　　　　　　　　?， 　　　　　　　　　　??尺度空间的所有取值，s为每组层数，一般为3~5 ? 　???? 同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找 ??????????? ???? 在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度 ???? 变化的连续性，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了?3 幅图像，高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像. ? ? ? ? ? ????????????????????????????????? 　　 　　? If ratio (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) ?????????????????表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 ???????通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度）？ ? ? ? ? ? ? 　　直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 　　　　　　 ?Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point ? The user may choose a threshold to exclude key points based on their ????????? ?????????????????? assigned sum of magnitudes. ? ????? 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备 ????? 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度 ????? 方向。梯度直方图的范围是0～360度，其中每10度一个柱，总共36个柱。随着距 ????? 中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 ????? 数对直方图进行平滑，减少突变的影响。 ? ? ???????????????? ??????????????????????????????????????关键点描述子的生成步骤?????????????? 　　　??通过对关键点周围图像区域分块，计算块内梯度直方图，生成具有独特性 ????????? 的向量，这个向量是该区域图像信息的一种抽象，具有唯一性。 ??????每一个小格都代表了特征点邻域所在的尺度空间的一个像素 ，箭头方向代表了像素梯 ??????度方向，箭头长度代表该像素的幅值。然后在4×4的窗口内计算8个方向的梯度方向直 ????? 方图。绘制每个梯度方向的累加可形成一个种子点。 ?????????? ????? ?? ?? 每个直方图有8方向的梯度方向，每一个描述符包含一个位于关键点附近的四个直方图 ????? 数组.这就导致了SIFT的特征向量有128维.（先是一个4×4的来计算出一个直方图， ????? 每个直方图有8个方向。所以是4×4×8=128维）将这个向量归一化之后，就进一步 ????? 去除了光照的影响。 ? 　　??? ??　　　　??　　 　　? 　　　　　　　　　???? 旋转为主方向 　? 　??? ???? ????? ??? ?? ??????????????? ? ? ? ? ? 基本概念及一些补充 什么是局部特征？ 　　?局部特征从总体上说是图像或在视觉领域中一些有别于其周围的地方 　　?局部特征通常是描述一块区域，使其能具有高可区分度 　　?局部特征的好坏直接会决定着后面分类、识别是否会得到一个好的结果 ?局部特征需具备的特性 　　?重复性 　　?可区分性 　　?准确性 　　?数量以及效率 　　?不变性