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文档简介

SIFT特征匹配技术,任甲元郑舒颖金喆,图像配准结果,典型应用,关键技术：局部特征提取,局部特征：感兴趣区域检测&描述子,感兴趣区域,描述子,DavidLoweComputerScienceDepartment2366MainMallUniversityofBritishColumbiaVancouver,B.C.,V6T1Z4,CanadaE-mail:lowecs.ubc.ca,作者简介,SIFT概述,SIFT算法由D.G.Lowe1999年提出，2004年完善总结。此后Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。,定义：SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置、尺度、旋转不变量。,特点：1、SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。2、独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。3、多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量。4、高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。5、可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。,1、检测尺度空间极值点。2、精确定位极值点。,关键点检测,3、为每个关键点指定方向。4、关键点描述子的生成。,描述子生成,SIFT概述,2、精确定位极值点。,关键点检测,3、为每个关键点指定方向。4、关键点描述子的生成。,描述子生成,1、检测尺度空间极值点。,SIFT概述,尺度空间极值点检测,尺度空间极值点检测,尺度空间：,二维尺度可变高斯核函数（滤波函数），高斯核和高斯微分是尺度空间分析的惟一平滑核。(本实验采用一维高斯函数),空间坐标,尺度空间因子（坐标）,二维图像函数,高斯差分尺度空间（DOGscale-space）：,是尺度归一化LOG算子的近似,高斯金字塔的构建：高斯金字塔共o(7)阶，每阶有s(6)层，下一阶的图像由上一阶图像降采样得到。,尺度空间极值点检测,归一化,归一化,gray0=135791011,归一化,gray0=135791011gray1=02468910,归一化,gray0=135791011gray1=02468910gray2=02/104/106/108/109/101,归一化,gray0=135791011gray1=02468910gray2=02/104/106/108/109/1
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