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sift特征点检测算法原理

sift特征点检测算法原理

sift特征点检测算法原理SIFT特征点检测算法原理SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种用于在图像中检测和描述局部特征的算法。

它的原理是通过在不同尺度空间中寻找关键点,并计算这些关键点的局部特征描述子,从而实现图像的特征匹配和识别。

1. 尺度空间构建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。

DoG是通过对相邻两层平滑图像进行相减得到的,可以有效地检测出图像中的边缘和角点。

在DoG图像中,局部极值点被认为是潜在的关键点。

3. 关键点定位为了准确定位关键点的位置,SIFT算法采用了尺度空间极值点的精确定位方法。

它使用T aylor展开式对DoG图像进行拟合,通过求解极值点的二阶导数来精确定位关键点的位置。

同时,为了排除低对比度的关键点和边缘响应的干扰,SIFT算法会对关键点进行一定的筛选。

4. 方向分配为了使特征描述子具有旋转不变性,SIFT算法对每个关键点分配一个主方向。

它通过计算关键点周围像素的梯度方向直方图,找出主要梯度方向,并将其作为关键点的方向。

这样可以保证特征描述子在旋转变换下具有一定的稳定性。

5. 特征描述在关键点的周围区域内构建特征描述子,用于表示关键点的局部特征。

SIFT算法将关键点周围的图像区域划分为若干个子区域,并在每个子区域内计算梯度方向直方图。

最后将这些直方图连接起来,得到一个具有128维特征向量的特征描述子。

通过以上步骤,SIFT算法可以在图像中检测出大量的关键点,并为每个关键点生成一个128维的特征描述子。

这些特征描述子具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等特点,可以用于图像匹配、物体识别和三维重建等应用领域。

sift算法的原理和步骤

sift算法的原理和步骤

sift算法的原理和步骤SIFT算法的原理和步骤SIFT算法是一种用于图像特征提取的算法,它能够从图像中提取出具有独特性、稳定性和可重复性的关键点,用于图像匹配、目标跟踪等任务。

本文将介绍SIFT算法的原理和步骤。

一、原理1. 尺度空间尺度空间是指同一物体在不同尺度下的表现形式。

SIFT算法采用高斯金字塔来实现尺度空间的构建,即将原始图像不断缩小并平滑处理,得到一系列模糊程度不同的图像。

2. 关键点检测在尺度空间中,SIFT算法采用DoG(Difference of Gaussian)来检测关键点。

DoG是指两个不同尺寸的高斯滤波器之间的差值,可以有效地提取出具有高斯拉普拉斯变换极值点(LoG)特征的区域。

3. 方向确定对于每个关键点,在其周围区域内计算梯度幅值和方向,并统计梯度直方图。

最终确定该关键点最显著的梯度方向作为其主方向。

4. 描述子生成以关键点为中心,生成一个16x16的方形区域,并将其分为4x4的小块。

对于每个小块,计算其内部像素的梯度方向直方图,并将其串联成一个128维的向量,作为该关键点的描述子。

5. 匹配通过计算不同图像之间的关键点描述子之间的距离来进行匹配。

采用最近邻法(Nearest Neighbor)和次近邻法(Second Nearest Neighbor)来进行筛选,从而得到最终的匹配结果。

二、步骤1. 构建高斯金字塔对于原始图像,采用高斯滤波器进行平滑处理,并将其缩小一定比例后再次平滑处理,得到一系列不同尺度下的图像。

这些图像构成了高斯金字塔。

2. 构建DoG金字塔在高斯金字塔中,相邻两层之间做差得到一组DoG金字塔。

通过在DoG金字塔上寻找局部极值点来检测关键点。

3. 确定关键点主方向对于每个关键点,在其周围区域内计算梯度幅值和方向,并统计梯度直方图。

最终确定该关键点最显著的梯度方向作为其主方向。

4. 生成描述子以关键点为中心,生成一个16x16的方形区域,并将其分为4x4的小块。

SIFT算法详解及应用

SIFT算法详解及应用

SIFT算法详解及应用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种图像处理算法,它能够在不同尺度、旋转、光照条件下进行特征点匹配。

SIFT算法是计算机视觉领域的一个重要算法,广泛应用于目标识别、图像拼接、图像检索等方面。

首先,尺度空间极值检测是指在不同尺度上检测图像中的极值点,即图像中的局部最大值或最小值。

这样可以使特征点能够对应不同尺度的目标,使算法对尺度变化有鲁棒性。

为了实现这一步骤,SIFT算法使用了高斯差分金字塔来检测尺度空间中的极值点。

接下来是关键点定位,即确定在尺度空间极值点的位置以及对应的尺度。

SIFT算法通过比较每个极值点与其周围点的响应值大小来判断其是否为关键点。

同时,为了提高关键点的稳定性和准确性,算法还会对关键点位置进行亚像素精确化。

然后是关键点方向的确定,即为每个关键点分配一个主方向。

SIFT算法使用图像梯度方向的直方图来确定关键点的方向。

这样可以使得特征描述子具有旋转不变性,使算法在目标旋转的情况下仍能进行匹配。

最后是关键点的描述。

SIFT算法使用局部图像的梯度信息来描述关键点,即构建关键点的特征向量。

特征向量的构建过程主要包括将关键点周围的图像划分为若干个子区域,计算每个子区域的梯度直方图,并将所有子区域的直方图拼接成一个特征向量。

这样可以使得特征向量具有局部不变性和对光照变化的鲁棒性。

SIFT算法的应用非常广泛。

首先,在目标识别领域,SIFT算法能够检测和匹配图像中的关键点,从而实现目标的识别和定位。

其次,在图像拼接方面,SIFT算法能够提取图像中的特征点,并通过匹配这些特征点来完成图像的拼接。

此外,SIFT算法还可以应用于图像检索、三维重建、行人检测等领域。

总结起来,SIFT算法是一种具有尺度不变性和旋转不变性的图像处理算法。

它通过提取图像中的关键点,并构建关键点的描述子,实现了对不同尺度、旋转、光照条件下的目标识别和图像匹配。

sift算法原理

sift算法原理

sift算法原理SIFT算法原理。

SIFT(Scale-invariant feature transform)算法是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取算法。

它能够在不同尺度和旋转角度下提取出稳定的特征点,并且对光照、噪声等干扰具有较强的鲁棒性。

SIFT算法由David Lowe于1999年提出,至今仍被广泛应用于图像拼接、目标识别、三维重建等领域。

本文将介绍SIFT算法的原理及其关键步骤。

1. 尺度空间极值检测。

SIFT算法首先通过高斯滤波构建图像的尺度空间金字塔,然后在不同尺度空间上寻找局部极值点作为关键点。

这些关键点在不同尺度下具有不变性,能够在不同大小的目标上被检测到。

2. 关键点定位。

在尺度空间极值点的基础上,SIFT算法通过对尺度空间进行插值,精确定位关键点的位置和尺度。

同时,为了提高关键点的稳定性,还会对梯度方向进行进一步的精确计算。

3. 方向分配。

为了使关键点对旋转具有不变性,SIFT算法会计算关键点周围像素点的梯度方向直方图,并选择主方向作为关键点的方向。

这样可以使得关键点对于图像的旋转具有不变性。

4. 特征描述。

在确定了关键点的位置、尺度和方向后,SIFT算法会以关键点为中心,提取周围区域的梯度信息,并将其转换为具有较强区分度的特征向量。

这些特征向量可以很好地描述关键点周围的图像信息,从而实现对图像的匹配和识别。

5. 特征匹配。

最后,SIFT算法使用特征向量进行特征匹配,通常采用欧氏距离或者余弦相似度进行特征匹配。

通过匹配不同图像的特征点,可以实现图像的配准、目标的识别等应用。

总结。

SIFT算法作为一种经典的特征提取算法,在图像处理和计算机视觉领域具有重要的应用价值。

其关键在于通过尺度空间极值点的检测和特征描述子的构建,实现了对图像的稳健特征提取。

同时,SIFT算法对于光照、噪声等干扰具有较强的鲁棒性,能够应对复杂环境下的图像处理任务。

因此,SIFT算法在目标识别、图像拼接、三维重建等领域有着广泛的应用前景。

SIFT算法原理:SIFT算法详细介绍

SIFT算法原理:SIFT算法详细介绍

前面们介绍了Harris和Shi-Tomasi角检测算法,这两种算法具有旋转不变性,但不具有尺度不变性,以下图为例,在左侧小图中可以检测到角,但图像被放后,在使用同样的窗口,就检测不到角了。

所以,们来介绍一种计算机视觉的算法,尺度不变特征转换即SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)。

它用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值,并提取出其位置、尺度、旋转不变量,此算法由DavidLowe在1999年所发表,2004年完善总结。

应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对等领域。

SIFT算法的实质在不同的尺度空间上查找关键(特征),并计算出关键的方向。

SIFT 所查找到的关键一些十分突出,不会因光照,仿变换和噪音等因素而变化的,如角、边缘、暗区的亮及亮区的暗等。

1.1基本流程Lowe将SIFT算法分解为如下四步:尺度空间极值检测:搜索所有尺度上的图像位置。

通过高斯差分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的关键。

关键定位:在每个候选的位置上,通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。

关键的选择依据于它们的稳定程度。

关键方向确定:基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键位置一个或多个方向。

所有后面的对图像数据的操作都相对于关键的方向、尺度和位置进行变换,从而保证了对于这些变换的不变性。

关键描述:在每个关键周围的邻域内,在选定的尺度上测量图像局部的梯度。

这些梯度作为关键的描述符,它允许比较的局部形状的变形或光照变化。

们就沿着Lowe的步骤,对SIFT算法的实现过程进行介绍:1.2尺度空间极值检测在不同的尺度空间不能使用相同的窗口检测极值,对小的关键使用小的窗口,对的关键使用的窗口,为了达到上述目的,们使用尺度空间滤波器。

高斯核可以产生多尺度空间的核函数。

-《Scale-spacetheory:Abasictoolforanalysingstructuresatdifferentscales》。

尺度不变特征变换算法

尺度不变特征变换算法

尺度不变特征变换算法一、前言尺度不变特征变换算法(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)是一种用于图像处理和计算机视觉的算法,由David Lowe于1999年提出。

SIFT算法可以在不同尺度和旋转下找到图像中的关键点,并提取出这些关键点的局部特征描述符,从而实现对图像的匹配、识别等任务。

二、SIFT算法原理1. 尺度空间构建SIFT算法首先通过高斯滤波器构建尺度空间,以便在不同尺度下检测图像中的关键点。

高斯滤波器可以模拟人眼对图像的模糊效果,使得在不同尺度下能够检测到具有相似形状但大小不同的物体。

2. 关键点检测在构建好尺度空间后,SIFT算法通过DoG(差分高斯)金字塔来寻找关键点。

DoG金字塔是由相邻两层高斯金字塔之差得到的,它可以有效地检测出具有不同尺度和方向的局部极值点。

3. 方向分配为了使得特征描述子具有旋转不变性,在确定关键点位置后,SIFT算法还需要计算每个关键点的主方向。

它通过计算关键点周围像素的梯度方向直方图来确定主方向,从而使得特征描述子能够在不同角度下进行匹配。

4. 特征描述在确定了关键点位置和主方向之后,SIFT算法通过计算关键点周围像素的梯度幅值和方向来生成特征描述子。

这个过程中,SIFT算法使用了一个16×16的窗口,并将其分成4×4个小窗口,在每个小窗口中计算8个梯度方向的直方图,最终生成一个128维的特征向量。

5. 特征匹配在提取出两幅图像中所有关键点的特征描述子后,SIFT算法采用欧氏距离来计算两个特征向量之间的相似度,并使用比率测试来判断是否为匹配点。

如果两个特征向量之间的距离小于一定阈值,并且与次近邻之间距离比例大于一定比例,则认为是匹配点。

三、SIFT算法优缺点1. 优点:(1)尺度不变性:SIFT算法可以在不同尺度下检测到具有相似形状但大小不同的物体;(2)旋转不变性:SIFT算法可以计算每个关键点的主方向,从而使得特征描述子能够在不同角度下进行匹配;(3)鲁棒性:SIFT算法对于光照、视角、噪声等因素有较好的鲁棒性。

SIFT算法原理

SIFT算法原理

SIFT算法原理SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一种用于检测和描述图像中的局部特征的算法,它具有尺度不变性和旋转不变性的特点。

SIFT算法由David G. Lowe在1999年提出,被广泛应用于计算机视觉领域的图像匹配、目标识别等任务。

1.尺度空间的构建: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,来寻找潜在的关键点。

具体操作是计算每个像素点的高斯差分空间,找到极大值和极小值点。

这些极值点成为候选关键点。

3.关键点的定位:在候选关键点的基础上,SIFT算法通过对梯度方向和梯度幅值进行计算,进一步筛选出具有稳定性的关键点。

具体操作是在关键点周围的邻域内,计算图像的梯度方向和梯度幅值,并将邻域划分为8个方向的子区域,求出每个子区域内的梯度方向直方图。

通过梯度方向直方图的峰值来确定关键点的主要方向。

4.关键点的描述:SIFT算法通过关键点的主方向,对其周围的图像区域进行描述。

具体操作是在关键点周围的邻域内,将邻域划分为多个子区域,并计算每个子区域内的梯度方向和梯度幅值。

这样可以得到一个向量组成的特征向量,用来描述关键点周围的图像区域。

为了保持对尺度和旋转的不变性,SIFT算法对特征向量进行归一化和抗干扰处理。

5.特征点的匹配:在进行目标识别等任务时,SIFT算法需要对图像中的特征点进行匹配。

为了提高匹配的准确性,在进行特征点匹配时,SIFT算法采用了一种特殊的匹配方法,基于最近邻和次近邻的比值。

对于每个特征点,找到其在另一幅图像中的最近邻点和次近邻点,通过计算这两个点之间的距离比值,进行匹配判断。

SIFT特征提取算法

SIFT特征提取算法

SIFT特征提取算法SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征提取算法是一种用于图像的局部特征分析的算法。

它能够提取出图像中的关键点,并对这些关键点进行描述,从而可以用于图像匹配、物体识别等应用领域。

本文将详细介绍SIFT算法的原理和过程。

1.尺度空间构建SIFT算法首先通过使用高斯滤波器来构建图像的尺度空间,以便在不同尺度下检测关键点。

高斯滤波器可以通过一系列的高斯卷积操作实现,每次卷积之后对图像进行下采样(降低分辨率),得到不同尺度的图像。

2.关键点检测在尺度空间构建完成后,SIFT算法使用差分运算来检测关键点。

差分运算可以通过对图像进行高斯平滑操作来实现,然后计算相邻尺度之间的差分图像。

对差分图像进行极值检测,即寻找局部最大和最小值的像素点,这些像素点就是图像中的关键点。

3.关键点精确定位关键点的精确定位是通过拟合关键点周围的局部图像来实现的。

SIFT算法使用了一种高度鲁棒的方法,即利用关键点周围梯度的方向和大小来进行拟合。

具体来说,SIFT算法在关键点周围计算图像的梯度幅值和方向,并构建梯度直方图。

然后通过在梯度直方图中寻找局部极值来确定关键点的方向。

4.关键点描述关键点的描述是为了提取关键点周围的特征向量,用于后续的匹配和识别。

SIFT算法使用了一种局部特征描述算法,即将关键点周围的图像区域划分为小的子区域,并计算每个子区域的梯度方向直方图。

然后将这些直方图组合起来,构成一个维度较高的特征向量。

5.特征向量匹配在完成关键点描述之后,SIFT算法使用一种近似的最近邻方法来进行特征向量的匹配。

具体来说,使用KD树或者暴力匹配的方法来寻找两幅图像中最相似的特征向量。

通过计算特征向量之间的距离,可以找到最相似的匹配对。

6.尺度不变性SIFT算法具有尺度不变性的特点,即对于图像的缩放、旋转和视角变化等变换具有较好的鲁棒性。

这是因为在特征提取的过程中,SIFT算法对图像进行了多尺度的分析,并利用了关键点周围的梯度信息进行描述。

SIFT算法原理

SIFT算法原理

SIFT算法原理SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取算法。

SIFT算法最初由David Lowe于1999年提出,它的核心思想是通过检测图像中的关键点,并提取这些关键点周围的局部特征描述子来进行图像匹配、物体识别、图像拼接等应用。

1.尺度空间构建首先,为了使SIFT算法对图像特征具有尺度不变性,需要构建一系列尺度空间图像。

这是通过将原始图像应用高斯模糊,然后进行下采样得到不同尺度的图像来实现的。

在每个尺度级别上,通过使用高斯差分金字塔(Difference of Gaussian,DoG)来提取图像中的关键点。

2.极值点检测在尺度空间中,通过在DoG金字塔中寻找局部极值点来检测关键点。

这些局部极值点通常表示图像中的显著特征点。

3.关键点定位对于每个检测到的极值点,需要通过拟合其周围的梯度方向来确定更加精确的位置和尺度。

这可以找到关键点的精确位置,并且作为后续步骤的输入。

4.方向分配为了使SIFT算法具有旋转不变性,需要为每个关键点分配一个主方向。

这可以通过计算关键点周围区域的梯度方向直方图来实现。

选择直方图中峰值最高的方向作为主方向。

5.特征描述在关键点的周围区域内,通过计算局部区域的梯度幅值和方向来构建特征描述子。

这些特征描述子对尺度、旋转和光照等变化都具有较强的鲁棒性,可以用来进行匹配和识别。

总的来说,SIFT算法通过构建尺度空间,检测局部极值点,定位关键点,分配主方向以及构建特征描述子等步骤,提取出图像中的稳定且具有鲁棒性的特征点。

这些特征点可以用于图像匹配、物体识别、图像拼接等计算机视觉任务,并且对尺度、旋转以及光照等变化具有一定的不变性。

SIFT算法在实际应用中具有广泛的应用价值,并成为计算机视觉领域中最经典的特征提取算法之一1.尺度空间构建2.关键点检测3.关键点定位对于检测到的关键点,SIFT算法通过拟合其周围的梯度方向来定位关键点的精确位置和尺度。

s i f t 算 法 原 理 解 析

s i f t 算 法 原 理 解 析

SIFT特征提取原理SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果。

2.算法分析SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果。

整个算法分为以下几个部分:2.1?构建尺度空间这是一个初始化操作,尺度空间理论目的是模拟图像数据的多尺度特征。

高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,于是一副二维图像的尺度空间定义为:其中 G(x,y,σ) 是尺度可变高斯函数:(x,y)是空间坐标,也是尺度坐标。

σ大小决定图像的平滑程度,大尺度对应图像的概貌特征,小尺度对应图像的细节特征。

大的σ值对应粗糙尺度(低分辨率),反之,对应精细尺度(高分辨率)。

为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点,提出了高斯差分尺度空间(DOGscale-space)。

利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。

下图所示不同σ下图像尺度空间:关于尺度空间的理解说明:2kσ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(最模糊),图片的初始尺度定为0.5(最清晰). 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。

图像金字塔的建立:对于一幅图像I,建立其在不同尺度(scale)的图像,也成为子八度(octave),这是为了scale-invariant,也就是在任何尺度都能够有对应的特征点,第一个子八度的scale为原图大小,后面每个octave为上一个octave降采样的结果,即原图的1-4(长宽分别减半),构成下一个子八度(高一层金字塔)。

SIFT算法详解

SIFT算法详解

SIFT算法详解SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一种用于计算图像特征的算法,最早由David Lowe于1999年提出,是一种用于在不同尺度和旋转下具有不变性的特征描述算法。

1.关键点检测:SIFT算法首先对图像进行多尺度空间的检测,即在图像中寻找尺度空间极值点。

为了实现尺度不变性,SIFT算法采用了高斯金字塔的方法来对图像进行多尺度模糊处理。

金字塔的每一层可以通过对上一层图像进行下采样和卷积来生成。

然后,在每一层金字塔上使用一种拉普拉斯算子来计算尺度空间的极值点,这些极值点包括图像的边缘点、角点和斑点等。

极值点的检测是通过对每个像素点的周围像素点进行梯度计算和方向估计来实现的。

2.关键点描述:在关键点检测之后,SIFT算法通过计算每个关键点的局部图像梯度直方图来对关键点进行描述。

首先,将关键点周围的领域分为若干个子区域,一般为16个,每个子区域可以通过将关键点周围的区域划分为4×4个小区域来实现。

然后,对每个小区域中的像素点计算其梯度幅值和方向,并将其分到相应的方向直方图中。

通过对所有子区域的梯度方向直方图进行拼接,就可以得到整个关键点的描述子。

描述子的维度一般为128维,特征向量的每个维度包含了关键点的领域中的梯度方向信息。

3.特征匹配:在关键点描述之后,SIFT算法使用一种基于特征向量距离的匹配方法来实现图像特征点的匹配。

常用的方法是计算两个特征向量之间的欧式距离,并使用一个阈值来筛选出较为相似的特征点。

为了提高匹配的准确性和稳定性,SIFT算法使用了一种自适应的阈值筛选方法,通过计算两个特征向量距离的比值来判断特征点的匹配性。

总结来说,SIFT算法通过对图像进行多尺度的检测、关键点的描述和特征的匹配,实现了对图像特征的提取和匹配。

这种算法对于图像的尺度变化、旋转变换和部分遮挡等具有一定的不变性,因此被广泛应用于图像处理、目标识别和三维重建等领域。

sift(尺度不变特征变换)的原理

sift(尺度不变特征变换)的原理

sift(尺度不变特征变换)的原理尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,简称SIFT)是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取算法,由David Lowe在1999年首次提出。

与其他特征提取算法相比,SIFT具有尺度不变性、旋转不变性、光照不变性和局部性等特点,因此在许多应用领域中得到了广泛应用,如物体识别、图像匹配和三维重建等。

SIFT算法主要包括四个关键步骤:尺度空间极值点检测、关键点定位、关键点方向分配和局部特征描述。

第一步,尺度空间极值点检测。

图像中的一个关键点应该能在不同尺度的图像中被检测到。

为了实现尺度不变性,SIFT算法采用高斯差分函数(Difference of Gaussian, DoG)来检测尺度空间中的极值点。

高斯差分图像是通过两个不同尺度的高斯模糊图像相减得到的。

在不同的尺度和位置上,对差分图像进行非极大值抑制和阈值处理,得到稳定的关键点。

第二步,关键点定位。

在每个尺度空间中检测到的极值点需要进行精确定位,以提取具有稳定性和鲁棒性的关键点。

SIFT算法引入了尺度空间的二阶偏导数来计算关键点的位置和尺度。

通过建立高斯金字塔,利用图像的不同分辨率,通过差分图像计算尺度。

然后,在关键点周围的邻域内,通过二阶偏导数来确定关键点的位置。

第三步,关键点方向分配。

为了使计算机具有旋转不变性,SIFT算法需要为每个关键点分配一个主方向。

在关键点周围的邻域内,计算梯度幅值和方向,构建梯度直方图。

然后,在梯度直方图中寻找主方向,选取梯度幅值最大的方向作为关键点的主方向。

第四步,局部特征描述。

SIFT算法通过关键点的局部邻域计算局部特征描述子,以实现光照不变性和局部性。

在关键点周围的邻域内,通过建立一个统一的坐标系,将关键点归一化为固定大小的邻域。

然后,在归一化的邻域内计算梯度幅值和方向。

为了增强鲁棒性,SIFT采用了高斯加权窗口来抑制噪声和光照变化的影响。

sift算子的原理

sift算子的原理

SIFT算子一、引言1. SIFT算子的定义- SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算子是一种用于在图像中检测和描述关键点的特征提取算法。

- SIFT算子以其尺度不变性和旋转不变性而在计算机视觉领域取得巨大成功。

2. 算法的背景- SIFT算子由David G. Lowe于1999年提出,旨在解决在不同尺度和旋转条件下寻找稳定特征的问题。

- 该算法被广泛应用于物体识别、图像拼接和三维重建等领域。

3. SIFT算法的特点- 尺度不变性:SIFT算法能够在不同尺度下检测同一物体的特征点。

- 旋转不变性:SIFT算法可以对图像进行旋转不变的特征提取。

- 鲁棒性:SIFT算法对于光照变化和噪声有一定的鲁棒性。

二、SIFT算法的关键步骤1. 尺度空间极值检测- 在不同尺度下,SIFT算法使用高斯滤波构建尺度空间金字塔。

- 通过检测尺度空间的极值点,找到关键点的候选集。

2. 关键点定位- 对于候选集中的每个点,通过拟合其邻域内的二次曲面,精确定位关键点。

- 确保关键点具有高响应值,并排除低对比度和边缘点。

3. 方向分配- 为每个关键点分配主方向,使其具有旋转不变性。

- 利用图像局部梯度的方向直方图确定主方向。

4. 关键点描述- 利用关键点附近的图像信息构建描述子,描述子是一个128维的向量。

- 描述子能够表达关键点周围的图像结构,提高匹配的鲁棒性。

三、SIFT算法在图像匹配中的应用1. 特征点匹配- SIFT算法提取的特征点能够在不同图像中进行匹配,即使存在尺度和旋转变化。

- 特征点匹配广泛应用于图像配准、目标识别等领域。

2. 物体识别与跟踪- SIFT算法在物体识别和跟踪中发挥着关键作用。

- 通过检测图像中的SIFT特征点,可以实现对目标的快速准确的识别和跟踪。

3. 图像拼接和全景视图生成- SIFT算法可用于拼接具有重叠区域的图像,生成全景图像。

- 通过匹配图像中的SIFT特征点,实现不同视角图像的无缝拼接。

SIFT特征提取算法详解

SIFT特征提取算法详解

SIFT特征提取算法详解SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征提取算法是一种用于在图像中寻找关键点的方法,该算法具有尺度不变性,能够提取出能够对图像进行描述的稳定的局部特征。

本文将从算法原理、关键步骤以及优缺点等方面进行详细解析。

一、算法原理SIFT算法的主要思想是通过寻找关键点和计算这些关键点的特征向量,来描述图像中的局部特征,并实现对尺度、旋转和亮度的不变性。

1.尺度空间极值检测SIFT算法首先通过DoG(Difference of Gaussian)来检测图像中的关键点。

DoG是指在不同尺度下的高斯平滑图像之间的差异,这样可以有效地检测出图像中的尺度空间极值点。

2.关键点精确定位通过在DoG金字塔中精确定位关键点,SIFT算法可以找到图像中的关键点。

该算法使用了Hessian矩阵的近似来计算特征点的位置和尺度,并用Taylor展开来精确计算特征点的位置。

3.方向分配为了使特征具有旋转不变性,SIFT算法通过计算特征点周围的梯度方向直方图来分配特征点的主方向。

具体步骤是确定特征点周围像素的梯度幅值和方向,并将方向分配到主方向上。

4.特征描述在计算了特征点的尺度和方向之后,SIFT算法通过计算特征点周围的局部图像块的梯度直方图来描述特征。

这些梯度直方图能够描述特征点周围的领域特征,并且具有尺度和旋转不变性。

二、关键步骤详解1.构建高斯金字塔SIFT算法首先对输入的图像进行平滑处理,然后通过不断降采样生成高斯金字塔。

高斯金字塔能够提供多尺度图像。

2.构建差分金字塔利用高斯金字塔计算DoG金字塔。

通过对相邻两层高斯图像进行差分操作,可以得到相应的两层DoG图像。

3.检测尺度空间极值点在DoG金字塔上,通过比较每一个像素点与其8邻域和相邻的26个像素点的像素值来确定极值点。

具体方法是通过比较每一层图像的像素值与周围像素值进行判定。

4.精确定位关键点通过利用Taylor展开公式来精确定位关键点的位置,这可以减小特征点在尺度和位置上的误差。

SIFT特征提取算法总结

SIFT特征提取算法总结

SIFT特征提取算法总结SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征提取算法是一种旋转不变性和尺度不变性较强的特征提取算法,被广泛应用于计算机视觉领域中的图像配准、目标识别、三维重建等任务中。

SIFT算法由David Lowe在1999年提出,并在2004年发表了他的论文,成为一种经典的特征提取算法。

本篇文章将对SIFT特征提取算法进行总结和分析。

1.SIFT特征提取算法原理(1)尺度空间极值检测:在不同的尺度空间中寻找关键点。

SIFT算法使用高斯金字塔对图像进行尺度空间的离散采样。

在每个尺度空间中,通过构建DoG(Difference of Gaussian)金字塔来检测图像中的局部极值点。

(2)关键点定位:对尺度空间极值点进行精确定位以得到关键点。

在尺度空间中使用Hessian矩阵来估计关键点的位置和尺度,并通过亚像素插值来获得更加精确的关键点位置。

(3)方向分配:为每个关键点分配主方向。

SIFT算法在关键点周围的邻域内计算梯度方向直方图,选择梯度方向最大的方向作为该关键点的主方向。

(4)描述子生成:对关键点周围的邻域进行描述子的生成。

SIFT算法将关键点周围的邻域划分为一个个小区域,并计算每个小区域内的梯度方向直方图,从而生成描述子。

2.SIFT特征提取算法优点(1)尺度不变性:SIFT算法在不同尺度空间中检测图像的关键点,使得检测到的关键点能够具有尺度不变性。

(2)旋转不变性:SIFT算法对每个关键点分配主方向,通过旋转关键点周围的邻域来实现旋转不变性。

(3)良好的特征描述性:SIFT特征由128维向量表示,能够克服一些小范围内的图像变换,如亮度变化等。

(4)鲁棒性:SIFT算法对噪声、模糊等干扰具有较强的鲁棒性,适用于复杂的图像条件下提取特征。

3.SIFT特征提取算法应用SIFT特征提取算法广泛应用于计算机视觉领域中的图像配准、目标识别、三维重建等任务中。

sift的基本原理和应用场景

sift的基本原理和应用场景

SIFT的基本原理和应用场景概述Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取算法。

它在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用,特别是在目标识别和图像匹配方面。

本文将介绍SIFT算法的基本原理和常见的应用场景。

SIFT算法的基本原理1.尺度空间极值点检测–利用高斯滤波器在不同尺度下对图像进行平滑处理,得到一系列的高斯金字塔–对每个尺度的高斯金字塔图像进行差分操作,得到尺度空间的差分金字塔–在尺度空间的差分金字塔中,寻找局部最小和最大极值点,作为关键点的候选2.关键点定位–对候选关键点进行精确定位,通过在尺度空间的差分金字塔中进行拟合,得到关键点的精确位置和尺度–剔除低对比度和边缘响应不明显的关键点3.方向分配–在关键点周围的邻域内,计算梯度方向直方图,选择主方向作为关键点的方向–对关键点周围的邻域进行旋转,使得关键点具有旋转不变性4.特征描述–在关键点周围的邻域内,根据关键点的方向,在尺度空间的差分金字塔中计算局部特征向量–对局部特征向量进行归一化和主方向的旋转,得到最终的特征描述子SIFT的应用场景1.物体识别和目标跟踪–SIFT可以提取物体的唯一特征,用于物体识别和目标跟踪。

通过在目标图像和模板图像中提取SIFT特征,并进行特征匹配,可以实现物体识别和目标跟踪的功能。

2.图像拼接–SIFT可以识别图像中的特征点,并进行特征匹配。

利用SIFT 提取的特征点,在多幅图像中进行特征点匹配,可以实现图像拼接的功能,将多幅图像拼接成一幅全景图。

3.图像检索–SIFT提取的特征具有不变性和唯一性,可以用于图像检索。

通过在图像数据库中提取SIFT特征,将查询图像的特征与数据库中的特征进行匹配,可以实现图像检索的功能。

4.图像配准–SIFT可以进行图像配准,将不同视角或尺度的图像对齐。

通过提取图像中的SIFT特征,并进行特征匹配,可以实现图像的配准和对齐,用于医学图像配准、遥感图像的配准等领域。

SIFT算法原理SIFT算法详细介绍

SIFT算法原理SIFT算法详细介绍

SIFT算法原理SIFT算法详细介绍SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法是一种用于图像特征提取和匹配的算法,被广泛应用于计算机视觉领域。

SIFT算法的核心思想是在不同尺度空间中检测和描述图像的局部特征,通过这些特征可实现图像的匹配、识别和定位。

1.尺度空间极值点检测:首先,SIFT算法通过高斯平滑滤波器构建高斯金字塔,每一层都是由上一层进行降采样得到的。

在不同尺度空间的图像上,通过比较每个像素点与其相邻像素点的灰度值,找出尺度空间极值点,作为关键点候选。

2.关键点定位:通过对尺度空间的极值点进行精确定位,以获取更加准确的关键点。

在关键点候选集合中,利用尺度空间的极值点与梯度方向直方图等局部特征进行过滤,剔除低对比度和边缘响应的关键点。

3.方向分配:为了使SIFT算法具有旋转不变性,需要为每个关键点分配主方向。

采用梯度直方图对关键点周围的图像区域进行统计,找到梯度方向直方图的峰值,作为该关键点的主方向。

4.关键点描述:在每个关键点周围的图像区域内,构建128维的特征向量,用于描述该关键点的局部特征。

通过计算每个像素点周围的梯度幅值和方向,并将其转换为特征向量的模式,构成关键点的描述符。

5.特征匹配:对于待匹配的图像,通过计算两个图像的特征向量之间的欧氏距离,进行特征匹配。

采用距离比值方法,选取最匹配和次匹配之间的距离比值小于预先设定的阈值的特征点,进行最终匹配。

6.特征筛选:通过应用RANSAC(随机抽样一致性)算法,对匹配结果进行筛选,剔除外点,保留内点,从而得到更准确的匹配结果。

SIFT算法的应用非常广泛,常用于目标识别、图像拼接、图像检索、三维重建和运动估计等领域。

在目标识别中,通过提取图像的SIFT特征,并与模板图像进行匹配,可以实现目标的识别和定位。

在图像拼接中,通过寻找多幅图像之间的共同特征点,并根据特征点的位置关系进行配准,可以实现图像的自动拼接。

(完整版)SIFT算法原理.doc

(完整版)SIFT算法原理.doc

3.1.1 尺度空间极值检测尺度空间理论最早出现于计算机视觉领域,当时其目的是模拟图像数据的多尺度特征。

随后 Koendetink利用扩散方程来描述尺度空间滤波过程,并由此证明高斯核是实现尺度变换的唯一变换核。

Lindeberg, Babaud 等人通过不同的推导进一步证明高斯核是唯一的线性核。

因此,尺度空间理论的主要思想是利用高斯核对原始图像进行尺度变换,获得图像多尺度下的尺度空间表示序列,对这些序列进行尺度空间特征提取。

二维高斯函数定义如下:G ( x, y, ) 1 2e( x2y2)/2 2 ( 5)2一幅二维图像,在不同尺度下的尺度空间表示可由图像与高斯核卷积得到:L( x, y, G( x, y, )* I ( x, y) ( 6)其中 (x,y)为图像点的像素坐标, I(x,y)为图像数据 , L 代表了图像的尺度空间。

σ称为尺度空间因子,它也是高斯正态分布的方差,其反映了图像被平滑的程度,其值越小表征图像被平滑程度越小,相应尺度越小。

大尺度对应于图像的概貌特征,小尺度对应于图像的细节特征。

因此,选择合适的尺度因子平滑是建立尺度空间的关键。

在这一步里面,主要是建立高斯金字塔和DOG(Difference of Gaussian) 金字塔,然后在DOG 金字塔里面进行极值检测,以初步确定特征点的位置和所在尺度。

(1)建立高斯金字塔为了得到在不同尺度空间下的稳定特征点,将图像I (x, y) 与不同尺度因子下的高斯核G ( x, y,) 进行卷积操作,构成高斯金字塔。

高斯金字塔有o 阶,一般选择 4 阶,每一阶有s 层尺度图像,s 一般选择 5 层。

在高斯金字塔的构成中要注意,第 1 阶的第l 层是放大 2 倍的原始图像,其目的是为了得到更多的特征点;在同一阶中相邻两层的尺度因子比例系数是k ,则第 1 阶第 2 层的尺度因子是k ,然后其它层以此类推则可;第 2 阶的第l 层由第一阶的中间层尺度图像进行子抽样获得,其尺度因子是k 2 ,然后第 2 阶的第 2 层的尺度因子是第 1 层的k 倍即k 3 。

SIFT算法原理SIFT算法详细介绍

SIFT算法原理SIFT算法详细介绍

SIFT算法原理SIFT算法详细介绍SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种用于计算机视觉领域的算法,用于检测和描述图像中的局部特征。

它被广泛应用于目标识别、图像匹配和三维重建等任务中。

SIFT算法通过提取图像的稳定特征点来实现图像的尺度和旋转不变性。

下面详细介绍SIFT算法的原理和步骤。

1.尺度空间极值检测:SIFT算法首先在不同的尺度空间中通过高斯差分金字塔(Difference of Gaussian,DoG)寻找稳定的特征点。

通过对输入图像进行高斯滤波,得到一系列不同尺度的图像。

然后,通过对相邻的两个不同尺度的图像进行差分操作,得到高斯差分图像,即DoG金字塔。

接着,在DoG金字塔中寻找局部极值点,即该点的像素值在其周围的3×3×3邻域内最大或最小。

2.生成关键点:在尺度空间极值点检测后,通过插值计算亚像素精度的关键点位置,以获得更精确的特征点位置。

对比邻域像素的梯度幅值和方向,重新定位关键点位置。

3.消除边缘响应:排除低对比度的稳定特征点和位于边缘的特征点,以提高匹配的准确性。

通过计算Hessian矩阵的迹和行列式来判断是否为边缘响应。

4.计算主方向:为了使SIFT算法对旋转具有不变性,对每个关键点计算该点的主方向。

在关键点周围的邻域内,计算梯度幅值和方向直方图,选取主方向作为该特征点的方向描述符。

5.生成特征描述子:在关键点检测和主方向计算后,利用关键点附近的图像区域创建描述子。

以关键点为中心,将图像区域分为若干个子区域,并在每个子区域内计算局部特征。

对每个子区域,计算梯度幅值和方向直方图,形成一个向量。

最后将这些向量串联形成一个特征向量,作为该特征点的描述子。

6.特征点匹配:使用描述子来匹配不同图像中的特征点。

通过计算两个特征点描述子之间的距离来判断它们的相似性。

通常使用欧氏距离或余弦相似度来度量特征点之间的差异。

然后,根据距离进行特征点匹配,通过选取最佳匹配对的阈值来过滤不准确的匹配。

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15
令 γ 为最大特征值与最小特征值的比值,则
α = γβ
tr ( H ) 2 (α + β ) 2 (γβ + β ) 2 (γ + 1) 2 = = = 2 Det ( H ) αβ γ γβ
为了检测主曲率是否在某阈值 γ 下,只需检测
tr ( H ) 2 (γ + 1) 2 < γ Det ( H )
L ( x, y , σ ) = G ( x, y , σ ) * I ( x, y )
m( x, y ) = ( L( x + 1, y ) − L( x − 1, y )) 2 + ( L( x, y + 1) − L( x, y − 1)) 2
θ ( x, y ) = arctan
L( x + 1, y ) − L( x − 1, y ) L( x, y + 1) − L( x, y − 1)
9
•将每一组尺度空 间中的相邻高斯 尺度函数相减, 生成高斯差分金 字塔。
10
a是第二组的第一层图像由第一组的的最后第二层图像隔点采样得到。b 是通过相邻高斯尺度空间图像想减得到。
a
b
11
▲3. DOG空间的极值检测:
极值点的搜索是通过同一组内 DOG相邻层之间比较完成的. 为了寻找尺度空间的极值点,每 一个采样点都要和它所有的相邻 点比较,以确保在尺度空间和二 维图像空间都检测到极值点。
γ
16
没有进行任何处理的关键点
17
去除了低对比度之后的点
18
去除边界效应强的特征点
19
Ⅲ. 确定关键点的主方向
为了实现图像的实现旋转不变性,需要根据检测到的特征点局部图 像结构求得一个方向基准。用图像梯度的方法求取该局部结构的稳 定方向。对于已检测到的特征点,我们已经知道该特征点的尺度 值 σ ,因此根据这一尺度值,得到接近这一尺度值的高斯图像。
12
Ⅱ. 关键点的精确定位
通过拟合三维二次函数以精确确定关键点的位置,同时去除低对比度 的关键点和不稳定的边缘响应点(因为DOG算子会产生较强的边缘响 应)以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力。
在关键点处用泰勒展开式得到:
∂D T 1 T ∂2D D( X ) = D + X+ X X 2 ∂X 2 ∂X
σ
5
高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,其定义如下:
G ( x, y , σ ) = 1 2πσ
2
e
− ( x 2 + y 2 )/ 2σ 2
其中, ( x, y ) 是空间坐标,
σ
代表高斯正态分布的方差,
亦即尺度坐标(在尺度空间中)。
6
▲1. 建立高斯金字塔
高斯金字塔有O组,一 般选择4组,每一阶有S 层尺度图像,S一般选择 5层 1/ s Lowe的文章中 k = 2 每组有s+3层图像 将原始图像隔点采样生 成下一组尺度空间。
至此,图像的关键点已检测完毕,每个关键点有三个信息: 位置、所处尺度、方向。
21
Ⅳ. 生成sift特征矢量
首先,将坐标轴旋转到关键点的主方向。只有以主方向为零点方向来描述关 键点才能使其具有旋转不变性。
其次,以关键点为中心取8*8的窗口。进而计算每个4*4的小块上计算 8个方向的梯度方向直方图,绘制每个梯度方向的累加值,即可形成 一个种子点。每个种子点有8个方向向量信息。
24
总结
Sift算法的优缺点:
优点:1.需要较少的经验主义知识,易于开发 2.具有较强的匹配能力和鲁棒性(由其特点可知) 缺点:维数高实时性差
Sift算法的应用领域:
图像检索,图像配准,人脸识别等
25
23
特征向量归一化处理: 1.将用三维数组存储的梯度转换为一化处理 3.将归一化后的梯度值限制在0.2:如果某一个归一化后的梯度值大于0.2, 则该梯度值将被直接取值为0.2 4.再次进行梯度归一化处理 5.对每一个梯度值乘以一个系数(经验值为512.0),将浮点的梯度值转 化为整数。如果乘积大于512,则该梯度值就为512,否则为乘积值。
22
为了增强匹配的稳健性,Lowe建议对每个关键点可使用4*4共16个 种子点来描述,这样对于一个关键点就可以产生128个数据,即最终 形成128维的sift特征矢量。 此时sift特征向量已经去除了尺度变化、旋转等几何变形因素的影响, 再继续将特征向量的长度归一化,则可以进一步去除光照变化的影响。
m 上式中, (x, y) 和 θ ( x, y ) 分别为高斯金字塔 (x, y )处梯度的大小和方 向,L 所用到的尺度为每个关键点所在的尺度
20
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,共36个柱。直方 图的主峰值(最大峰值)代表了关键点处邻域梯度的主方向,即关键点的 主方向。
(1)式
式中, X = ( x, y, σ ) 点处的值。
T
为关键点的偏移量,D 是 D( x, y, σ ) 在关键
13
∂D ( X ) 令 =0 X

可以得到
∂ 2 D −1∂D =− ∂X 2 ∂X
X
的极值 X :
(2)式

X

如果 X (相对于插值中心点的偏移量)在任一方向上的偏移大于0.5 时,就意味着该关键点与另一采样点(检测点)非常接近,这样的点就 要删除。
在组 o = − 1图像用双线性插值扩大一倍(对于 扩大的图像 σ n = 1 ) σ 0 是基准层尺度, 即0组0层尺度 σ n 是输入原始图像尺度。
8
▲2. 建立DOG金字塔: 为了有效提取稳定的关键点,利用不同尺度的高斯差分核 与图像卷积生成。
D(x, y,σ ) = (G(x, y, kσ ) − G( x, y,σ ))* I (x, y) = L(x, y, kσ ) − L(x, y,σ )
sift算法原理 sift算法原理
1
目录
Sift算法的主要特点 Sift算法的主要特点 Sift算法的步骤 Sift算法的步骤 总结
2
Sift算法的主要特点: Sift算法的主要特点:
稳定性 独特性 多量性 高速性 可扩展性
3
Sift算法主要步骤: Sift算法主要步骤:
尺度空间的极值点检测
建立高斯金字塔 生成DOG金字塔 生成DOG金字塔 DOG空间极值点检测 DOG空间极值点检测
往在在横跨边缘的地方有较大的主曲率,而在垂直边缘的方向有较小的主曲率。 主曲率通过一个2*2的Hessian矩阵 H 求出: H = xx D xy
D D xy D yy
导数 D 通过相邻采样点的差值计算。D 的主曲率和 令
H 的特征值成正比,
β α ,
为最大,最小特征值,则
tr ( H ) = D xx + D yy = α + β Det ( H ) = D xx D yy − ( D xy ) 2 = αβ
7
构建尺度空间需确定的参数
σ 是尺度空间坐标, o 是octave坐标 s 是sub-level坐标 三者关系是 σ (o, s ) = σ 2σ + s / S ,
0
o ∈ omin + [0,..., O + 1], s ∈ [0,..., S − 1]
在Lowe的文章中使用了如下的参数
σ n = 0.5, σ 0 = 1.6 ⋅ 21/ s , o min = − 1, S = 3
关键点的精确定位 确定关键点的主方向 生成sift特征矢量(生成关键点的描述子) 生成sift特征矢量(生成关键点的描述子)
4
Ⅰ.尺度空间的极值检测
一副二维图像,在不同尺度下的尺度空间表示可由图像与高斯核卷 积得到:
L( x, y, σ ) = G( x, y,σ ) * I ( x, y)
式中, ( x, y ) 代表图像的像素位置,L 代表图像的尺度空间, 为尺 度空间因子,其值越小则表征被平滑的越少,相应的尺度也就越小。 同时大尺度对应于图像的概貌特征,小尺度对应于图像的细节特征。
为了增强匹配的稳定性,需要删除低对比度的点。将 (2)式 代入(1) 式 得:
1 ∂D T D( X ) = D + 2 ∂X
∧ ∧
X


D( X ) 可以用来衡量特征点的对比度,如果 D( X ) < θ ,则
θ 应删除。 的经验值为0.03.
X 为不稳定的特征点,

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因为DOG算子会产生较强的边缘响应,所以应去除低对比度的边缘响应 点,以增强匹配的稳定性,提高抗噪声能力。一个平坦的DOG响应峰值往
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