Por que o espaço em escala (cão) é necessário para detectar recursos invariantes em escala?

1. Como alcançamos a escala invariante ao calcular os recursos de SIFT?
2. O que é a detecção de extrema espacial de escala?
3. O que é invariante em escala no processamento de imagens?
4. O que é espaço em escala em peneirar?

Como alcançamos a escala invariante ao calcular os recursos de SIFT?

A resposta de um derivado do filtro gaussiano a uma borda de etapa perfeita diminui à medida que σ aumenta. Para manter a resposta a mesma (invariante em escala), deve multiplicar o derivado gaussiano por σ. Laplacian é o segundo derivado gaussiano, por isso deve ser multiplicado por σ2.

O que é a detecção de extrema espacial de escala?

Detecção de extremos de espaço em escala

Para detectar os máximos locais e mínimos de d (x, y, σ), cada ponto é comparado com seus 8 vizinhos na mesma escala, e seus 9 vizinhos para cima e para baixo em uma escala. Se esse valor for o mínimo ou o máximo de todos esses pontos, esse ponto é um extrema.

O que é invariante em escala no processamento de imagens?

Transformação de características invariantes em escala (SIFT)-A definição é um algoritmo na visão computacional para detectar e descrever recursos locais nas imagens. É um recurso que é amplamente utilizado no processamento de imagens. Os processos da SIFT incluem a diferença de geração espacial gaussiana (cães), detecção de pontos -chave e descrição do recurso.

O que é espaço em escala em peneirar?

Espaços em escala na peneira

SIFT leva espaços de escala para o próximo nível. Você pega a imagem original e gera imagens progressivamente embaçadas. Em seguida, você redimensiona a imagem original para a metade do tamanho. E você gera imagens embaçadas novamente.