8-高斯金字塔

转自:honpey  http://blog.csdn.net/wendy709468104/article/details/8639617 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)在目标识别.图像配准领域具有广泛的应用,下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍. 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔. 明白几个

构造高斯金字塔和拉普拉斯金字塔 1. 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔简介 假设你的视觉算法只能识别大小恒定的物体,但物体在现实世界中随着空间的变换会表现出不同尺度.这时,高斯金字塔和拉普拉斯金字塔可以解决尺度变化问题. 高斯金字塔由一组不同大小的图像组成.通常在高斯金字塔的底层放置原始图像,当前层(顶层除外)的图像用高斯模板滤波,然后下采样后的图像放在当前层的上一层.拉普拉斯金字塔当前层的图像(与高斯金字塔的上一层对齐)等于高斯金字塔的上一层(底层除外)的上采样图像减去高斯金字塔的当前层图像.彩色图

基于高斯金子塔的图像分割的原理是,根据相邻金字塔采样的原理可知,上层金字塔是下层金字塔下采样得到,那么上层金子塔的一个点和下层 金字塔的四个点就有一个映射关系,若他们的差值小于threshold1,则被连接建立起来.同时与周围的连接进行比较,如果差值小于threshold2,则这两个连接形成一个簇.分辨率从小到大不断进行此过程. // Segmentation.cpp : Defines the entry point for the console application. // #inclu

[OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放 2014-05-18 18:58 36007人阅读 评论(54) 收藏 举报 本文章已收录于:  OpenCV知识库 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: [email protected] 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一

一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统来说的话,可以使用OpenCV为我们提供的如下两种方式: (1)resize函数.这是最直接的方式, (2)pyrUp( ).pyrDown( )函数.即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样,向下采样的操作. pyrUp.pyrDown其实和专门用作放大缩小图像尺寸的resize在功能上差不多,披着图像金字塔的皮,说白了还是在对图像进行放大和缩小操作.另外需要指出的是,pyrUp.pyrDown在O

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633

快乐虾 http://blog.csdn.net/lights_joy/ 欢迎转载,但请保留作者信息 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最初用于机器视觉和图像压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样.金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨率的近似.层级越高,则图像越小,分辨率越低. 一般情况下有两种类型的图像金字塔常常出现在文献和以及实际运用中.他们分别是: 高斯金字塔

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

图像金字塔融合算法主要用在两幅图像的拼接中.两幅有重合区域的图片,如果直接个根据位置来拼接,那么由于两幅图片自身的差异,拼接完的图片上会有很明显的拼接线存在. 解决这个问题,最简单的方法是对两幅图片的重合区域的像素进行加权相加(这个操作可以理解为一种羽化的处理效果). 设定一个权重w,就有公式:PB(i,j) = (1-w)*PA(i,j) + w*PB(i,j)可以计算重合区域融合后的像素值. 但是,这种简单的羽化对两幅图片的质量要求非常高,很对情况下并不能得到一个理想的效果. 因此,很多情况