4-SIFT特征提取和检测的基本步骤

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了4-SIFT特征提取和检测的基本步骤相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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有4个主要步骤

  1. 尺度空间的极值检测 搜索所有尺度空间上的图像,通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和选择不变的兴趣点。
  2. 特征点定位 在每个候选的位置上,通过一个拟合精细模型来确定位置尺度,关键点的选取依据他们的稳定程度。
  3. 特征方向赋值 基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向,后续的所有操作都是对于关键点的方向、尺度和位置进行变换,从而提供这些特征的不变性。
  4. 特征点描述 在每个特征点周围的邻域内,在选定的尺度上测量图像的局部梯度,这些梯度被变换成一种表示,这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变换。

http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html

 

以上是关于4-SIFT特征提取和检测的基本步骤的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

计算机视觉中的传统特征提取方法总结

C/C++实现特征点提取算法——Harris角点提取

Moravec(莫拉维克)影像特征点提取(含原理与C代码)

opencv学习-特征提取和检测1-图像的特征概述

特征检测和描述符提取有啥区别?

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