sift算法，关于sift算法中图像金字塔的建立

本文目录一览

1，关于sift算法中图像金字塔的建立
2，刚学sift算法有些概念不明白sift的第一步是找尺度空间的极值点
3，python sift算法怎么写
4，SIFT算法中的图像尺度
5，怎么验证sift算法对亮度的不变性
6，sift算是是属于图像匹配还是图像配准

1，关于sift算法中图像金字塔的建立

SIFT算法就是用不同尺度（标准差）的高斯函数对图像进行平滑，然后比较平滑后图像的差别，差别大的像素就是特征明显的点。

关于sift算法中图像金字塔的建立

2，刚学sift算法有些概念不明白sift的第一步是找尺度空间的极值点

先建立DoG尺度空间,然后确定S的值,最后比较DoG尺度空间中每个像素点和它邻近的26个点,确保尺度空间和二维图像空间都检测得到极值点,这些像素点的集合就是候选的关键点了。

刚学sift算法有些概念不明白sift的第一步是找尺度空间的极值点

3，python sift算法怎么写

导入Numpy和这些scipy模块的标准方式是：import numpy as npfrom scipy import stats # 其它子模块相同主scipy命名空间大多包含真正的numpy函数(尝试 scipy.cos 就是 np.cos)。这些仅仅是由于历史原因，通常没有理由在你的代码中使用import scipy。

我是来看评论的

python sift算法怎么写

4，SIFT算法中的图像尺度

这个尺度应该可以理解为一个比例因子delta，用来控制X、Y方向上图像的缩放比例，它与X、Y参数的一个连续函数表达L(x,y,delta)就构成了一个空间，称为尺度空间，该空间是由原始图像的I(x,y)表达与高斯函数G(x,y,delta)进行卷积后形成的对已经申请了专利的技术进行修改后进行商业应用算不算侵权这个界定很模糊的，就像当年DVD芯片的专利侵权赔偿案一样，我觉得如果你是小打小闹小范围内使用的话，不对专利所属单位或个人造成利益威胁，人家是不会费劲来查你的，但是如果你的商业应用影响大到了一定程度，人家有可能就来找碴了，私以为，国内大部分软件都达不到这个程度。另外，如果你修改的部分比较多，超过了30%的话（这个好像要得到专利局的认可才算数），你可以换个名称申请一个专利试试

5，怎么验证sift算法对亮度的不变性

2、高斯模糊SIFT算法是在不同的尺度空间上查找关键点，而尺度空间的获取需要使用高斯模糊来实现，Lindeberg等人已证明高斯卷积核是实现尺度变换的唯一变换核，并且是唯一的线性核。本节先介绍高斯模糊算法。2.1二维高斯函数高斯模糊是一种图像滤波器，它使用正态分布(高斯函数)计算模糊模板，并使用该模板与原图像做卷积运算，达到模糊图像的目的。N维空间正态分布方程为：（1-1）其中，是正态分布的标准差，值越大，图像越模糊(平滑)。r为模糊半径，模糊半径是指模板元素到模板中心的距离。如二维模板大小为m*n，则模板上的元素(x,y)对应的高斯计算公式为：（1-2）在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆，如图2.1所示。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。

你说呢...

6，sift算是是属于图像匹配还是图像配准

sift匹配（scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)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，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 david lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3d模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，sift 特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用 sift特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的sift物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。sift特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。2、sift特征的主要特点从理论上说，sift是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。然而，由于构造sift特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得sift对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。如：在多尺度空间采用dog算子检测关键点，相比传统的基于log算子的检测方法，运算速度大大加快；关键点的精确定位不仅提高了精度，而且大大提高了关键点的稳定性；在构造描述子时，以子区域的统计特性，而不是以单个像素作为研究对象，提高了对图像局部变形的适应能力；

图像匹配是在大图像中寻找与小图像（模板）相似的区域。图像配准是将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中，使它们的特征对应。其中一幅图像的坐标不变，称为固定图像，另一幅图像要平移、旋转、缩放，称为浮动图像，对号入座吧