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image-processing - SIFT 关键点位置

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 08:35:26 24 4
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我目前在 工作SIFT ,我已经生成了高斯和极值图像层的差异。谁能向我解释如何使用 Hessian 矩阵来消除低对比度关键点?

最佳答案

一个好的关键点是一个角落。这首先来自 Harris 角工作和 Good features to track (KLT) 论文,然后由 Mikolajczyk and Schmid paper 强调。 .

直观上,角是一个很好的特征,因为它是两条线的交点,而单个线段可以沿其方向移动,从而导致定位精度较低。
线段是边,即一阶导数(梯度)。角是突然改变方向的边。这是通过二阶导数测量的,因此使用包含方向二阶导数值的 Hessian 矩阵。

关于image-processing - SIFT 关键点位置,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10264145/

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