基于SIFT的無人機(jī)視覺圖像匹配算法研究
【學(xué)位單位】:內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TP391.41;V279;V249
【部分圖文】:
內(nèi)蒙古 業(yè) 學(xué)碩 學(xué)位論 尺度空間的有限離散層。另一個參數(shù)模糊半徑用 r 表示,素距離。模板元素(x,y)高斯計(jì)算公式如式(2-1),(二維 ( , ) = ( ) ( ) 中是 Matlab 中高斯核函數(shù)生成的二位高斯曲面圖。在這布的同心圓,理論上圖像的每一點(diǎn)分布都不為零,也就意Blur 的計(jì)算都應(yīng)該包含整幅圖像。在具體的應(yīng)用里,距起作用,從而忽略其計(jì)算。
圖 2-2 不同尺度高斯模糊的效果Fig. 2-2 Gaussian Blur on Various Scale2.1.3 算法 般步驟2.1.3.1 尺度空間極值檢測(Scale-Space Extrema Detection)SIFT 算法的核心:構(gòu)建高斯金字塔(Gaussian Pyramid),實(shí)現(xiàn)圖像在不同尺度的高斯模糊和圖像隔點(diǎn)采樣是構(gòu)建高斯金字塔的兩大步驟。原始圖隔點(diǎn)采樣得到的是尺度離散的一組圖像,從下到上構(gòu)成的金字塔形狀。在金字塔的最低成是使用的原圖像,往上依次是上一層對下一層隔點(diǎn)采樣所生成的。
圖 2-2 不同尺度高斯模糊的效果Fig. 2-2 Gaussian Blur on Various Scale極值檢測(Scale-Space Extrema Detection):構(gòu)建高斯金字塔(Gaussian Pyramid),實(shí)現(xiàn)采樣是構(gòu)建高斯金字塔的兩大步驟。原始圖隔下到上構(gòu)成的金字塔形狀。在金字塔的最低成下一層隔點(diǎn)采樣所生成的。
【參考文獻(xiàn)】
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1 趙輝;基于點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)算法研究[D];山東大學(xué);2006年
本文編號:2820970
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