Howtosignalprocessing
- Wie wir die Skala -Invariante bei der Berechnung von SIFT -Funktionen erreichen?
- Was ist skalierende Erkennung von Weltraum -Extremen?
- Was ist eine Skalierung in der Bildverarbeitung?
- Was ist der Maßstab in Sift?
Wie wir die Skala -Invariante bei der Berechnung von SIFT -Funktionen erreichen?
Die Reaktion eines Derivats des Gaußschen Filters auf eine perfekte Stufenkante nimmt mit zunehmendem σ ab. Um die Reaktion gleich zu halten (skalierende Invariante), muss sich das Gaußsche Derivat mit σ multiplizieren. Laplacian ist das zweite Gaußsche Derivat, daher muss es mit σ2 multipliziert werden.
Was ist skalierende Erkennung von Weltraum -Extremen?
Erkennung von Space-Space Extrema
So erfassen Sie die lokale Maxima und Minima von D (x, y, σ). Jeder Punkt wird mit seinen 8 Nachbarn im gleichen Maßstab und seinen 9 Nachbarn in einer Skala verglichen. Wenn dieser Wert das Minimum oder Maximum dieser Punkte ist, ist dieser Punkt ein Extrema.
Was ist eine Skalierung in der Bildverarbeitung?
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 der Maßstab in Sift?
Maßstabsräume im Sift
SIFT nimmt Skalenräume auf die nächste Stufe. Sie nehmen das Originalbild auf und generieren zunehmend verschwommene Bilder. Dann ändern Sie die Größe des Originalbildes auf die halbe Größe. Und Sie erzeugen wieder verwischte Bilder.
