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surf算法原理 1 构建Hessian矩阵 2 尺度空间生成 3 初步确定特征点 4 精确定位特征点 5 选取特征点主方向确定 6 构造surf特征点描述算子 1 surf算法特征点提取 extract surf cppdata read png u8 gray读出灰度图记做I x y 图像像素函数预处理 图像积分squareConvolutionXY返回积分值 2 构建Hessian矩阵 Hessian矩阵描述函数的局部曲率记f x y 在M点处的黑塞矩阵为H M H M 是正定矩阵 M处是一个局部的极小值H M 是负定矩阵 M处是一个局部的极大值H M 是不定矩阵 M处不是极值 3 特征点尺度无关性 其中Lxx x 是高斯滤波后图像g 的在x方向的二阶导数 4 图像的二阶导数 一维离散情况1维拉普拉斯运算可以通过1维卷积核 1 2 1 实现二维离散情况f x g I x I x 为图像的灰度值 5 Hessian矩阵判别式Dxx是盒子模板与图像卷积 近似代替Lxx代码中hessian x y Dxx Dyy 0 8317 Dxy Dxy 6 参数说明 OCTAVE 尺度scale 图片尺寸 子八度 金字塔INTERVAL 模糊程度 高斯模板的大小模板不断增大 7 nextoctave是由firstoctave降采样得到 8 9 尺度空间生成 4个octave层 不同octave中图片尺寸大小不同每个octave层中4个INTERVAL图片 同一octave层中图片尺寸相同尺度 模糊程度 不同 用的高斯模板尺度不同 10 尺度空间生成 第一个子八度的scale为原图大小后面每个octave为上一个octave降采样的结果即原图的1 4 长宽分别减半 构成下一个子八度 高一层金字塔 11 确定特征点 在3 3 3的邻域范围内寻找Hessian矩阵的行列式最大值每个像素点与其三维领域的26个点进行大小比较三维线性插值法去掉小于一定阈值 threshold 的点isMaximum 12 选取特征点的主方向 统计60度扇形内所有点的水平haar小波特征和垂直haar小波特征总和然后60度扇形以一
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