计算机视觉（三）

 

一。边缘检测

　　霍夫边缘检测：  直线检测效果较好

　　

二。图像局部特征检测：

　　 全局特征与局部特征

　　局部特征检测之blob和corner点

　　　　blob（特征点）检测：高斯拉普拉斯算子LOG和像素点Hessian矩阵的行列式DOH

　　　　eg： SIFT SURF

　　　　Corner （角点）检测

　　　　eg：Harris Fast

　　特征描述：

　　　　梯度统计直方图或二进制字符串特征描述子

 Mathematics检测：

　　Harris corner detector对方法 Mathematics进行改进：对上式进行泰勒展开：

　　

 

　　角点方面两个（兰姆达）都很大所以Harris corner detector 计算找到两个地方都很大的区域就是角点了。但是阿尔法得提前给：

　　

 

图像局部特征检测：

　　SIFT图像匹配：

　　尺度空间： 多尺度空间---高斯滤波。不同大小的高斯核决定每一个图像不同尺度。

　　

 

　　sift流程：

　　　　构建高斯金字塔、进行二倍的降采样，对每一个图像进行高斯模糊

 　　DOG尺度空间：

　　　　不进行下采样，对每一张图像进行高斯模糊

 

 

 

 

 

 

SURF特征点提取：