仿射变换

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理论中说明了不变量是
指物体的特征在经过了如下的一个或几个变换:(1)尺度的缩放;(2)物体的移动;(3)
物体的旋转变化;(4)仿射变换;(5)透视变换后,仍然保持不变的特征量。

这是由于视觉不变量是物体几何结构在某个或某些变换群下仍然保持不变的函数形式。

视觉不变量理论中的几个重要变换群有:欧几里德变换群、仿射变换群、射影变换群和拓扑变换群,这几个变换群是逐个包含的,即其他的变换群都是拓扑变换群的特例,并且具有封闭性、恒等性、可逆性和结合性。

一般用齐次矩阵表示变换群,齐次矩阵中未知参数的个数称为变换群的自由度。

自由度的大小可以反映变换群的复杂度和通用度,自由度越大通用程度越强,自由度越小复杂度越低。

上述几种变换变换群依次增大,变换群越大,自由度越大,不变性越少。

相对的,若变换群越小,自由度越小,不变性越多,可提取的不变量也越丰富[9]。

SIFT图像特征的主要计算步骤
1)尺度空间极值检测:计算的第一个阶段是搜索所有的尺度和图像位置,使用
高斯差分公式可以有效的检测出潜在的特征点,这些特征点对于尺度缩放和旋转变化
具有不变性;
2)关键点的定位:对于每个候选点,确定他们的位置和尺度;
3)确定关键点的方向:为每个关键点分配一个方向,以后所有对图像的数据的
操作都被转换为对特征点方向、尺度和位置的操作,从而保证了变化的不变性;
4)生成特征点描述子:通过对关键点当前尺度周围区域的梯度统计,生成特征
点描述子。

高期尺度空间,高期差分方程
D (x ,y ,?)?(G (x ,y ,k ?)?G (x ,y ,?))*I (x ,y )?L (x ,y ,k ?)?L (x ,y,?)
高斯差分函数DoG(difference-of-Gaussian)
选择高斯差分函数的几个优点:
1)计算效率高:由于L对于每个尺度空间都是需要计算的,而D只需在此基础
上做减法操作;
2)高斯差分函数DoG(difference-of-Gaussian)是尺度归一化算子LoG(Laplacian
of Gaussian)的近似,Lindeberg证明具有因子?2的尺度归一化算子LoG对于真正的
尺度不变性是必须的。

DoG与LoG关系如式(2.4)。

特征点描述子的生成
关键点的方向???
方向导数
设函数在平面区域内具有一阶连续偏导数,那么对于任一点
,都可以定义向量
并称此向量为函数在点的梯度,记作。


欧几里得公式
描述子
二阶动量矩阵。