尺度空间

尺度空间与图像金字塔（一）

文章目录尺度空间什么是尺度空间（scalespace）为什么需要尺度空间高斯核图像金字塔什么是分辨率为什么需要多分辨率多尺度和多分辨率图像金字塔高斯金字塔SIFT参考Whymulti-scale?
zlinzju·2020-08-05 17:52

BRISK算法学习笔记

一、部分原文解读1.尺度空间关键点检测兴趣点用一个显著性标准在图像和尺度空间进行识别。为了加快计算的效率，关键点可以在金字塔图像的层或者层之间进行检测。
不爱学习 未完待续·2020-08-04 20:45

结合OPENCV SIFT代码浅谈Lowe的一些SIFT算法细节

SIFT（scale-invariantfeaturetransform尺度不变特征转换）：是一种广泛使用的尺度不变点特征，其基本思想是在尺度空间中寻找极值点来检测稳定的关键点（也叫特征点或兴趣点）。
crystalcaliib·2020-08-04 16:20

DOG算子

同时，它对高斯拉普拉斯LoG(博文LOG算子介绍了实现原理)的近似，在某一尺度上的特征检测可以通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减，得到DoG的响应值图像。基本理论首先
松子茶·2020-08-04 03:45

【CV】Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔

作者：-牧野-,原文：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52561656，有所改动一、图像金字塔图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式，生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像，这就
wffzxyl·2020-08-03 09:10

SIFT--尺度空间、高斯金字塔

尺度空间高斯金字塔高斯模糊下采样高斯金字塔的构造过程差分高斯金字塔构造过程SIFT成名已久，但理解起来还是很难的，一在原作者Lowe的论文对细节提到的非常少，二在虽然网上有许多相应博文，但这些博文云里雾里
shiyongraow·2020-08-03 04:32

简单理解Sift中尺度空间、高斯金字塔、差分金字塔（DOG金字塔）、图像金字塔

SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariantfeaturetransform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。该方法于1999年由DavidLowe首先发表于计算机视觉国际会议（InternationalConferenceonComputerVision，ICCV），2004年再次经DavidLowe
_123杨子江·2020-08-03 03:11

【OpenCV】SIFT原理与源码分析：DoG尺度空间构造

《SIFT原理与源码分析》系列文章索引：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548尺度空间理论自然界中的物体随着观测尺度不同有不同的表现形态
iteye_18800·2020-08-03 00:59

尺度空间与高斯差分算子DoG

在SIFT关键角点检测中，在不同的尺度空间不能使用相同的窗口检测SIFT极值点。对小的角点要用小的窗口，对大的角点只能使用大的窗口。为了达到这个目的我们要使用尺度空间滤波器。
Kieven2oo8·2020-08-02 20:05

FPG-超越FPN、NAS-FPN的表现 | Feature Pyramid Grids

在本文中，我们提出了特征金字塔网格（FPG），这是一个深层的多路径特征金字塔，它将特征尺度空间表示为平行的自
chenzy_hust·2020-08-02 14:15

BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints

步骤如下：BRISK所提取的点具有尺度不变性，为了保证特征点具有尺度不变性，就必须进行尺度空间的构建。先构建n个octave层（用Ci表示），C0即为原图像，Ci层为Ci-1层下的2倍采样。
菜菜丶·2020-08-02 13:12

分析显著性目标检测之Attentive Feedback Network for Boundary-Aware Salient Object Detection

一般全卷积框架的不完善之处在于存在尺度空间问题，跨行和汇聚操作导致了关键细节(低层次的视
sssupergirl·2020-08-02 12:32

AR.js专题-AR技术基础

AR系统具有三个突出的特点：①真实世界和虚拟世界的信息集成；②具有实时交互性；③是在三维尺度空间中增添定位虚拟物体。AR技术可广泛应用到军事、医疗、建筑、教育、工程、影视、娱乐等领域。
weixin_30246221·2020-08-01 03:56

Python计算机视觉——SIFT描述子

目录1SIFT描述子1.1SIFT描述子简介1.2SIFT算法实现步骤简述1.3SIFT算法可以解决的问题2关键点检测2.1SIFT要查找的关键点2.2关键点检测的相关概念2.2.1尺度空间2.2.2高斯模糊
四不四撒·2020-07-31 23:44

SIFT算法特征描述子构建---关键点定位原理及代码

0.引言sift针对局部特征进行特征提取，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，生成特征描述子。
rrr2·2020-07-31 22:29

sift算法特征描述子构建代码实现---尺度金字塔原理及代码

0.引言sift针对局部特征进行特征提取，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，生成特征描述子。
rrr2·2020-07-31 22:29

sift算法特征描述子构建代码实现--梯度直方图生成原理及代码

0.引言sift针对局部特征进行特征提取，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，生成特征描述子。
rrr2·2020-07-31 22:57

SIFT算法特征描述子构建---特征描述子构建原理及代码

0.引言sift针对局部特征进行特征提取，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量，生成特征描述子。
rrr2·2020-07-31 12:46

计算机视觉学习（二）：特征点提取和匹配相关

1.2sift特征检测的步骤：sift特征检测有四个主要步骤：1、尺度空间的极值检测：
妄想做大佬的咸鱼·2020-07-28 22:51

OpenCV特征点检測------Surf（特征点篇）

Surf(SpeedUpRobustFeature)Surf算法的原理1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间事实上surf构造的金字塔图像与sift有非常大不同，就是由于这些不同才加快了其检測的速度
weixin_34416649·2020-07-28 19:25

opencv学习_14 (图像的尺度空间)

什么是图像的尺度空间？比如用baidu地图的放大缩小查看国家地区信息，这个放大缩小就涉及到图片的尺度信息。为什么需要尺度空间？
小村长·2020-07-15 18:32

python图像全景拼接

1、基于SIFT的特征点的提取与匹配利用Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。
Zhansijing·2020-07-15 06:03

SIFT特征详细描述 下

2.3找到特征点到现在，我们已经生成了一个尺度空间，并且使用尺度空间来计算DifferenceofGaussian，它们被用于计算尺度不变性的LaplacianofGaussian的近似。
linyunzju·2020-07-14 14:15

opencv中图像直方图常见操作之直方图比较（二）

图像直方图常见操作（三）：https://blog.csdn.net/qq_37120369/article/details/1048213961.概述：对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间然后可以通过计算
菜鸟boy·2020-07-13 11:55

sift算法的笔记 sift的gpu加速及相关资料汇总

SIFT算法的主要思想是在尺度空间寻找极值点，然后对极值点进行过
gningh·2020-07-13 05:13

Sift特征

Sift特征Sift特征包含两个部分，一个是关键点（frame或者keypoint），另外一个就是在关键点处的描述子(descriptor,或者Keypointdescriptor)，更确切的说是关键点所在尺度空间的描述子
机器学习的小学生·2020-07-12 17:29

SIFT SUFT FAST ORB

SIFT算法主要有以下几个步骤：高斯差分金字塔的构建使用组和层的结构构建了一个具有线性关系的金字塔（尺度空间），这样可以在连续的高斯核尺度上查找图像的特征点；另外，它使用一阶的高斯差分来近似高斯的拉普拉斯核
vSLAM算法攻城狮·2020-07-12 10:36

sift、surf、orb 特征提取及最优特征点匹配

实质上，它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点
weixin_30466421·2020-07-12 06:48

计算机视觉3—SIFT理解与应用

目录一、SIFT介绍二、SIFT特点三、尺度空间四、高斯金字塔五、DOG空间极值检测六、关键点方向分配、描述和匹配1.关键点方向分配2.关键点描述3.关键点匹配七、SIFT实现与分析1.SIFT特征检测
w.wyue·2020-07-11 21:11

图像处理中，SIFT，FAST，MSER，STAR等特征提取算法的比较与分析（利用openCV实现）

它在尺度空间中寻找极值点，并提
确定有穷自动机·2020-07-11 15:45

PCL——点云分割（基于法线微分的分割——DON）

所以DoN算法利用了多尺度空间的思想，算法如下：（1）在小尺度上计算点云法线1（2
cbb8234078009·2020-07-11 03:09

SIFT算法MATLAB实现----尺度空间构造

和大家一样，初学sift算法时的那种困惑让人身心疲惫，寝室难安；本着救广大同胞于水火之中的“大义”，从而产生啦写这篇文章的想法；哈哈。文章不免有错误，欢迎大家批评指正，共同学习。正文：关于特征点提取，一直是计算机视觉的重要内容；为了匹配图像，把整幅图像与另一幅图像做相关运算，运算量大的惊人，从而人们就产生了一个想法，能不能只匹配少数几个有代表性的特征点，从而达到高效匹配的目的；所以从上世纪到今天一
看你吃成啥样·2020-07-10 04:51

论文《Hierarchical Stereo Matching in Two-Scale Space for Cyber-Physical System》学习

此外，如果高频分量的缺失导致视差估计的错误在尺度空间中传播，最终得到错误的视差估计。为了解决这些问
Orange Wu·2020-07-08 22:02

SIFT特征提取与匹配

SIFT介绍Lowe将SIFT算法分解为四步：尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数识别潜在的对于尺度旋转不变的兴趣点。关键点定位：每个候选位置上，通过一个拟合精细
kerer-sk·2020-07-08 08:59

法线差异分割（Difference of Normals Based Segmentation）

DifferenceofNormalsasaMulti-scaleOperatorinUnorganizedPointClouds》提起这个DifferenceofNormalsBasedSegmentation（DoN）就不得不提一下图像处理里面经常提到的尺度空间的概念
矮行星的妹子·2020-07-08 04:51

Dog(Difference of Gaussian)高斯差分与Log(Laplacian of Gaussian)高斯拉普拉斯算子

DifferenceofGaussian)高斯差分常用于边缘检测、特征检测，这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样，是一个函数，即为正态分布函数，在某一尺度上的特征检测可以通过对两个相邻高斯尺度空间的图像相减
想想叫啥名·2020-07-07 22:34

图像特征提取方法

Scale-invariantfeaturetransform)尺度不变特征变换特点：1、局部特征2、对旋转，缩放，亮度变化保持不变性3、高速性缺点：1、局部特征2、对边缘光滑的图像难以准确提取特征点原理：1、在尺度空间
缪斯muse·2020-07-07 11:58

【Detector】【Descriptor】尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)

Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)前言1、尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在尺度空间中寻找极值点
erlingmusan·2020-07-07 07:49

OpenCV-Python之——图像SIFT特征提取

是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出、不会因光照、仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。
伊甸z·2020-07-06 19:06

尺度空间-多尺度特征空间

特征点尺度变换高斯核是唯一可以产生多尺度空间的核，高斯模板具有圆对称性，通过高斯卷积操作对原始像素值重新分配权重，距离中心越远的相邻像素值权重分配相对较小。
alpha_Escher·2020-07-06 11:12

机器学习基础--多尺度

尺度空间(ScaleSpace)/分辨率不变  如果不同的尺度下都有同样的关键点，那么在不同的尺度的输入图像下就都可以检测出来关键点匹配，也就是尺度不变性。  
whitenightwu·2020-07-06 08:11

SIFT算法

尺度空间的概念尺度空间理论主要思想是通过对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的空间表示。从而实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取，以满足特征点的尺度不变性。人的眼镜在一定
frank+wang·2020-07-06 03:31

OpenCvSharp 学习笔记24--直方图比较

一，直方图比较方法概述：对输入的两张图像计算得到直方图H1和H2,归一化到相同的尺度空间（如果比较的两个图像的大小不一致，计算直方图后得到的像素频次不一致，无法比较，必须归一化到相同的尺度空间才可以比较
haixin-561·2020-07-06 03:11

opencv学习笔记（二十六）直方图比较

1.概念介绍对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间，然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进，而比较图像本身的相似程度。
Jmlly·2020-07-06 03:10

从多尺度空间到差分高斯金字塔

从多尺度空间到差分高斯金字塔摘要：1、多尺度空间理论是如何构思的2、高斯平滑的意义是什么3、DoG同LoG为什么会被提出，它们的联系是什么4、差分高斯金字塔为什么会分那么多组和层通常情况下，我们经常通过极值或梯度等来描述一个信号
tostq·2020-07-05 15:44

小波变换------多尺度空间能量分布特征提取方法

用小波技术可以把信号在各频率波段中的特征提取出来，基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方法是对信号进行频段分析，再分别以计算所得的各个频带的能量作为特征向量：信号f（t）的二进小波分解可表示为：f(
☺����·2020-07-05 13:11

《文献翻译》 Part2 基于差分形态轮廓和局部拟合曲面的激光雷达地面和建筑物提取

这是通过在近似曲面的点残差上使用微分形态轮廓（DMPs）形成顶帽尺度空间来实现的。几何属性通过映射来自DMPs的特征值来估计包含的特征。地面定义是
梁Rio·2020-07-05 12:44

多分辨率与多尺度

多尺度和多分辨率的区别最大的不同：尺度空间表达是由不同高斯核平滑卷积得到，在所有尺度上有相同的分辨率；而（金字塔）多分辨率表达每层分辨率减少固定比率。
jueshu·2020-07-04 20:34

opencv::直方图比较

直方图比较方法-概述对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度。
dianyun7150·2020-07-04 14:19

图像拼接 SIFT资料合集

当就尺度空间（scalespace),我想，
alexstone2014·2020-07-04 10:30
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