2011-10-28 16 views
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私はOpenCV 2.3でSIFT検出器と抽出器を使用し、サブ画像上で検出されたキーポイントの数は、画像全体のキーポイントの数になりません。サブ画像のSIFT記述子は画像全体のSIFT記述子の合計にならないのですか?

特に、画像AでSIFT検出器を使用すると、検出器はN個のSIFTキーポイントを検出します。 Aを4つの小領域A_1、A_2、A_3、A_4に分割し、それぞれの領域で検出器を実行すると、対応するN_1、N_2、N_3、N_4のSIFTキーポイントが検出されます。 驚くべきことに、N_1 + N_2 + N_3 + N_4はNと同じではありません!

この現象はSIFTアルゴリズムでは正しいですか?それとも、OpenCV 2.3の実装が貧弱なためですか?

答えて

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SIFT検出器は、画像上にガウスフィルタのセットを使用します。これらのフィルタの結果は、画像部分領域のエッジ付近では同じではありません。キーポイントの位置を見ると、ほとんどの変更点はイメージサブリッジの近くにあることがわかります。

さらに、SIFTアルゴリズムでは、キーポイントの強さが最も強いキーポイントと比較され、弱い場合は破棄されるキーポイント非マキシマ抑制フェーズがあります。全画像では大域的な最大値が使用され、領域ベースの使用では各部分が正常な部分領域の最大値でテストされ、わずかな差異が生じる。

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ありがとうございます!それは本当に便利です! –

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