月不识己

摘要： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=653014&do=blog&id=522866注册|登录254 次阅读2011-12-28 10:22|系统分类:科研笔记前一段时间都在看sift算子，其核心词汇：尺度空间，金字塔，关键点描述8*8网格，欧式距离，RANSAC（消除错配点）。surf算子是一种基于hessian矩阵的sift改进，其核心词汇：hessian矩阵，微分图像，金字塔，else同上。surf算子原理（转）(1)、构建Hessian矩阵Hessian矩阵是Surf算法的核心，为了方便运算，假设函数 阅读全文

摘要： http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html主要步骤 1)、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff　关于尺度空间的理解说明：图中的2是必须的，尺度空间是连续的。在Lowe的论文中 ， 将第0层的初始尺度定为1.6，图片的初始尺... 阅读全文

摘要： 在数学中，海森矩阵（Hessian matrix或Hessian）是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，此函数如下：如果f所有的二阶导数都存在，那么f的海森矩阵即：其中，即（也有人把海森定义为以上矩阵的行列式） 海森矩阵被应用于牛顿法解决的大规模优化问题。首先把变量名改成 x1 x2 ，并且确保之前 syms 过，即在之前写上：syms x1 x2;也就是 f 的表达式变成：f = (x1 + x2) ^ 4 + x2 ^ 2然后，梯度和海森矩阵分别为：g = jacobian(f);h = jacobian(g);function H=hessian(f,x,x0)% H= 阅读全文

摘要： 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。关于高斯滤波的数学原理说明可以从文章底部的参考资料中获得。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。一般的模板为3×3或5×5大小，其权值分布如下图. 若使用3×3模板，则计算公式如下:g(x,y)={f(x-1,y-1)+f(x-1,y+1)+f(x+1,y-1)+f(x+ 阅读全文