Howtosignalprocessing
- Comment nous réalisons l'échelle invariante lors du calcul des fonctionnalités SIFT?
- Qu'est-ce que la détection des extrémités spatiales à l'échelle?
- Qu'est-ce que l'échelle invariante dans le traitement d'image?
- Qu'est-ce que l'espace d'échelle à sift?
Comment nous réalisons l'échelle invariante lors du calcul des fonctionnalités SIFT?
La réponse d'un dérivé du filtre gaussien à un bord de pas parfait diminue à mesure que σ augmente. Pour garder la réponse la même (invariante à l'échelle), doit multiplier la dérivée gaussienne par σ. Laplacian est le deuxième dérivé gaussien, il doit donc être multiplié par σ2.
Qu'est-ce que la détection des extrémités spatiales à l'échelle?
Détection des Extrema d'espace d'échelle
Pour détecter les maxima locaux et les minima de d (x, y, σ), chaque point est comparé à ses 8 voisins à la même échelle, et ses 9 voisins de haut en bas d'une échelle. Si cette valeur est le minimum ou le maximum de tous ces points, ce point est un extrema.
Qu'est-ce que l'échelle invariante dans le traitement d'image?
Transformation des fonctionnalités invariantes (SIFT) —Sif est un algorithme de la vision par ordinateur pour détecter et décrire les fonctionnalités locales dans les images. C'est une fonctionnalité largement utilisée dans le traitement d'image. Les processus de SIFT comprennent la différence de génération d'espace Gaussiens (chien), la détection des points clés et la description des fonctionnalités.
Qu'est-ce que l'espace d'échelle à sift?
Échelle des espaces dans SIFT
Sift fait passer les espaces à l'échelle au niveau suivant. Vous prenez l'image d'origine et générez des images floues progressivement. Ensuite, vous redimensionnez l'image d'origine à la demi-taille. Et vous générez à nouveau des images floues.
