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PeacefulBY 2009-08-20
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SIFT算法是Lowe提出的一种比较奇特且实用的特征点提取算法。
它选择高斯残差(DOG)在尺度空间上的极值点为特征点,并计算特征点局部邻域内的梯度方向直方图为描述子。这种算法将图像金字塔结构引入尺度空间以减少计算量,同时针对128维的特征向量空间,使用了BBF算法加快搜索过程,取得了较好的效果。SIFT算法已经在图像匹配、全景拼接和视觉导航等领域得到成功应用。
参考资料：
www.vlfeat.org
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E4%B8%8D%E5%8F%98%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%8F%98%E6%8D%A2
它选择高斯残差(DOG)在尺度空间上的极值点为特征点,并计算特征点局部邻域内的梯度方向直方图为描述子。这种算法将图像金字塔结构引入尺度空间以减少计算量,同时针对128维的特征向量空间,使用了BBF算法加快搜索过程,取得了较好的效果。SIFT算法已经在图像匹配、全景拼接和视觉导航等领域得到成功应用。
参考资料：
www.vlfeat.org
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E4%B8%8D%E5%8F%98%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%8F%98%E6%8D%A2
