计算机视觉-局部特征

一、局部特征

1.1全景拼接

先用RANSAC估计出变换,就可以拼接两张图片

①提取特征

②匹配特征

③拼接图像

1.2 点的特征

怎么找到对应点?(才能做点对应关系RANSAC)

:特征检测

我们希望找到的点具有的特征有什么特性?

①可重复性,左边图像的点右边也有
②显著性,左边和右边显著特征相似可匹配
③计算效率和表达紧凑性
④局部性  计算一个特征只与在一小块计算

二、角点

2.1 

在角点,往任意方向移动窗体都会发生变化 

2.1 角点的数学描述

[u,v]:平移量

E[u,v]:移动前和移动后两个窗口的差异值

通过分析(u,v)对E(u,v)的影响,就能判断出是不是角点

w(x,y)是一个权值,每个点的贡献不一样(高斯)

E(u,v)最大的点就是角点

用泰勒展开,建立E(u,v)和(u,v)的直接关系。E(u,v)是移动都得变化差异,(u,v)是移动量

 给出一个u,v,就可以画出一个椭圆

\lambda有一个等于0,就和其中一个u或v有关系,两个\lambda都等于0,就是,uv怎么变E(u,v)都不变,

判断是不是角点的问题转化为求M特征值的问题

 

 

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