SIFT特征匹配处理
一、SIFT算法特征原理 SIFT即尺度不变特征转换，它用来检测图像的局部性特征，在空间尺度中寻找极值点，提取这点的位置、尺度、旋转不变量。这些关键点是一些十分突出，不会因光照和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等，所以与影像的大小和旋转无关，对光线、噪声、视角改变 ...
原文：利用SIFT进行特征匹配
SIFT算法是一种基于尺度空间的算法。利用SIFT提取出的特征点对旋转 尺度变化 亮度变化具有不变性，对视角变化 仿射变换 噪声也有一定的稳定性。 SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤： 提取特征点 计算关特征点的描述子 利用描述子的相似程度对特征点进行匹配 消除误匹配点 提取特征点 构建尺度空间：模拟图像的多尺度特征。经证实，唯一可能的尺度空间核是高斯函数。用L x,y, 表示一幅图像的尺度空 ...
2019-02-21 17:58 0 588 推荐指数：
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