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计算机视觉(三)
阅读量:5954 次
发布时间:2019-06-19

本文共 573 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

 

一。边缘检测

  霍夫边缘检测:  直线检测效果较好

  

二。图像局部特征检测:

   全局特征与局部特征

  局部特征检测之blob和corner点

    blob(特征点)检测:高斯拉普拉斯算子LOG和像素点Hessian矩阵的行列式DOH

    eg: SIFT SURF

    Corner (角点)检测

    eg:Harris Fast

  特征描述:

    梯度统计直方图或二进制字符串特征描述子

 Mathematics检测:

  Harris corner detector对方法 Mathematics进行改进:对上式进行泰勒展开:

  

 

  角点方面两个(兰姆达)都很大所以Harris corner detector 计算找到两个地方都很大的区域就是角点了。但是阿尔法得提前给:

  

 

图像局部特征检测:

  SIFT图像匹配:

  尺度空间: 多尺度空间---高斯滤波。不同大小的高斯核决定每一个图像不同尺度。

  

 

  sift流程:

    构建高斯金字塔、进行二倍的降采样,对每一个图像进行高斯模糊

   DOG尺度空间:

    不进行下采样,对每一张图像进行高斯模糊

 

 

 

 

 

 

SURF特征点提取:

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lvxiaoning/p/10071629.html

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