Howtosignalprocessing
Ogólnie rzecz biorąc, algorytm SIFT można rozłożyć na cztery kroki:
- Punkt cech (zwany również wykrywaniem punktu klawiatury).
- Lokalizacja punktu cech.
- Przypisanie orientacji.
- Generowanie deskryptora funkcji.
- Jak działa algorytm SIFT?
- Co to jest ekstrakcja funkcji SIFT?
- W jaki sposób Sift osiąga niezmienność skali?
- Jak poprawić algorytm SIFT?
- Jak uczynić niezmiennym kontrastem SIFT?
Jak działa algorytm SIFT?
Skala niezmienna transformacja funkcji (SIFT)-SIFT to algorytm w wizji komputerowej do wykrywania i opisania funkcji lokalnych w obrazach. Jest to funkcja, która jest szeroko stosowana w przetwarzaniu obrazu. Procesy SIFT obejmują różnicę generowania przestrzeni Gaussian (psa), wykrywanie punktów klawiaturowych i opis cech.
Co to jest ekstrakcja funkcji SIFT?
SIFT to metoda ekstrakcji funkcji, która zmniejsza zawartość obrazu do zestawu punktów używanych do wykrywania podobnych wzorów w innych obrazach. Ten algorytm jest zwykle powiązany z aplikacjami komputerowymi, w tym dopasowywanie obrazu i wykrywanie obiektów.
W jaki sposób Sift osiąga niezmienność skali?
Funkcje SIFT są lokalne i oparte na wyglądzie obiektu w poszczególnych punktach zainteresowania i są niezmienne do skali obrazu i obrotu. Są również solidne dla zmian w oświetleniu, hałasu i niewielkich zmianach w punkcie widzenia.
Jak poprawić algorytm SIFT?
Aby poprawić wydajność algorytmu dopasowania funkcji SIFT, wspomniana jest metoda zmniejszenia podobnego kosztu dopasowania. Odległość euklidesowa jest zastępowana przez liniową kombinację odległości bloku miasta i odległości szachownictwa oraz zmniejsza punkt znaku w obliczaniu z wynikami cechy części.
Jak uczynić niezmiennym kontrastem SIFT?
Aby uzyskać niezmienność kontrastu, deskryptor SIFT jest znormalizowany do kwoty jednostkowej. W ten sposób ważone wpisy w histogramie będą niezmienne w ramach lokalnych transformacji afinicznych intensywności obrazu wokół punktu zainteresowania, co poprawia odporność deskryptora obrazu w ramach zmian oświetlenia.
