SIFT算法：特征描述子
摘要：
SIFT算法：DoG尺度空间生产SIFT算法：KeyPoint找寻、定位与优化SIFT算法：确定特征点方向SIFT算法：特征描述子目录：1、确定描述子采样区域2、生成描述子 2.1 旋转图像至主方向 2.2 生成特征向量3、归一化特征向量附：SIFT开源代码集1确定描述子采样区域 SIFI 描述子h(x, y, θ)是对特征点附近邻域内高斯图像梯度统计结果的一种表示，它是一个三维的阵列，但通常将它表示成一个矢量。矢量是通过对三维阵列按一定规律进行排列得到的。特征描述子与特征点所在的尺度有关，因此，对梯度的求取应在特征点对应的高斯图像上进行。将特征点附近邻域划分成Bp X Bp个子区域，每... 阅读全文
posted @ 2013-09-04 21:18 JiePro 阅读(20319) 评论(0) 推荐(3) 编辑