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SIFT,用来进行图像特征提取

  • 资源大小:9.42 MB
  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab

资 源 简 介

SIFT特征检测的步骤 有4个主要步骤 尺度空间的极值检测 搜索所有尺度空间上的图像,通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和选择不变的兴趣点。 特征点定位 在每个候选的位置上,通过一个拟合精细模型来确定位置尺度,关键点的选取依据他们的稳定程度。 特征方向赋值 基于图像局部的梯度方向,分配给每个关键点位置一个或多个方向,后续的所有操作都是对于关键点的方向、尺度和位置进行变换,从而提供这些特征的不变性。 特征点描述 在每个特征点周围的邻域内,在选定的尺度上测量图像的局部梯度,这些梯度被变换成一种表示,这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变换。

文 件 列 表

SIFT_feature
.DS_Store
._.DS_Store
._do_database.m
._do_descriptor.m
._do_sift.m
1.jpg
abc.png
demo-data
do_database.m
do_descriptor.m
do_diffofg.m
do_extrefine.m
do_gaussian.m
do_localmax.m
do_orientation.m
do_sift.m
smooth.m
util

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