SIFT -Algorithmus -Schritte

Im Allgemeinen kann der SIFT -Algorithmus in vier Schritte zerlegt werden:

1. Feature Point (auch als Keypoint bezeichnet) Erkennung.
2. Merkmalspunktlokalisierung.
3. Orientierungszuweisung.
4. Feature Descriptor Generation.

1. Wie funktioniert SIFT -Algorithmus??
2. Was ist SIFT -Feature -Extraktion?
3. Wie erreicht SIFT eine Skaleninvarianz??
4. Wie verbessern Sie den SIFT -Algorithmus??
5. Wie macht man einen sieben Kontrastinvarianten??

Wie funktioniert SIFT -Algorithmus??

Scale-invariante Feature Transform (SIFT)-Sift ist ein Algorithmus in Computer Vision zum Erkennen und Beschreiben lokaler Merkmale in Bildern. Es ist eine Funktion, die in der Bildverarbeitung häufig verwendet wird. Zu den Prozessen des SIFT gehören die Differenz von Gaußschen (Hunde) Raumerzeugung, Erkennung von Keypoint und Funktionsbeschreibung.

Was ist SIFT -Feature -Extraktion?

SIFT ist eine Merkmalextraktionsmethode, die den Bildinhalt auf einen Satz von Punkten reduziert, das verwendet wird, um ähnliche Muster in anderen Bildern zu erkennen. Dieser Algorithmus bezieht sich normalerweise mit Computer Vision -Anwendungen, einschließlich Bildübereinstimmung und Objekterkennung.

Wie erreicht SIFT eine Skaleninvarianz??

Die SIFT -Merkmale sind lokal und basieren auf dem Erscheinungsbild des Objekts zu bestimmten Interessenspunkten und sind invariant für die Bildskala und Rotation invariiert. Sie sind auch robust an Veränderungen in Beleuchtung, Lärm und geringfügigen Änderungen im Gesichtspunkt.

Wie verbessern Sie den SIFT -Algorithmus??

Um die Effizienz des SIFT -Funktionsanpassungsalgorithmus zu verbessern, wird die Methode zur Reduzierung eines ähnlichen Maßstabs -Anpassungskostens erwähnt. Die euklidische Entfernung wird durch die lineare Kombination von Städteblockentfernung und Schachbrettentfernung ersetzt und den Charakterpunkt bei der Berechnung mit den Ergebnissen des Teilmerkmals reduzieren.

Wie macht man einen sieben Kontrastinvarianten??

Um eine Kontrastinvarianz zu erhalten, wird der SIFT -Deskriptor auf die Einheitssumme normalisiert. Auf diese Weise werden die gewichteten Einträge im Histogramm unter lokalen Affine -Transformationen der Bildintensitäten um den Interessespunkt invariant sein, was die Robustheit des Bilddeskriptors unter Beleuchtungsschwankungen verbessert.