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【求助】SIFT算法中的疑问
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sylvia004
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【求助】SIFT算法中的疑问
求助:SIFT算法中,为了寻找尺度空间的极值点,每一个采样点要和它所有的相邻点比较,看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较,以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。这个比较是拿什么值进行比较?最后保留的是什么值?
看资料已经看晕了,没一个能说明白的。
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2011-01-08 11:12:33
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Originally posted by
witch_girl
at 2011-01-08 14:39:50:
sift实质上 运用的是图像灰度对应的梯度信息
还是不太明白,求特征点的时候,需要和26个点比较,是拿当前点的灰度值和周围点的灰度值比较吗?如果你周围点的灰度值大,那么该点的值是不是要被替换,如果比周围点的灰度值小呢,还要被替换吗?是不是对每一层所有的点都要做这样的操作。最后检测到的点究竟是具有什么特征的点?
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2011-01-08 22:15:37
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★
sylvia004(金币+5):这个极值点究竟是极大还是极小?它最后只能保留一个点的位置,究竟是取26个点中最大的还是最小的? 2011-01-08 21:04:22
Doct0r_chen(金币+1):---------------感谢交流--------------------欢迎常来信息科学板块---------------------- 2011-01-11 11:54:03
对于一般的处理方法而言
这个用来比较的值是像素的灰度
最后保留的是极值点的位置,还有它和周围的像素灰度信息(后者可以不用另外保存,因为有原图就够了)
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2011-01-08 14:38:01
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sylvia004(金币+3): 2011-01-08 21:04:37
sift实质上 运用的是图像灰度对应的梯度信息
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2011-01-08 14:39:50
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极值点包括极大值点 和 极小值点
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2011-01-08 21:12:29
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