サブ画像のSIFT記述子は、画像全体のSIFT記述子の合計ではありませんか?

私はOpenCV 2.3でSIFT検出器と抽出器を使用し、サブ画像で検出されたキーポイントの数が画像全体のキーポイントの数に足りないことを確認します。

具体的には、画像AにSIFT検出器を使用すると、検出器はN個のSIFTキーポイントを検出します。 Aを4つの小領域A_1、A_2、A_3、A_4に分割し、それぞれの領域で検出器を実行すると、対応するN_1、N_2、N_3、N_4 SIFTのキーポイントが検出されます。 驚いたことに、N_1 + N_2 + N_3 + N_4はNと同じではありません!

この現象はSIFTアルゴリズムでは正しいですか?それとも、OpenCV 2.3の実装が貧弱なためですか?

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1 答え

SIFT検出器は、画像上にガウシアンフィルタのセットを使用します。これらのフィルタの結果は、画像部分領域のエッジ付近では同じではありません。キーポイントの位置を見ると、ほとんどの変更点はイメージサブリッジの近くにあることがわかります。

さらに、SIFTアルゴリズムでは、キーポイントの強さが最も強いキーポイントと比較され、弱い場合には廃棄されるキーポイント非マキシマ押下フェーズがあります。全画像では大域的な最大値が使用され、領域ベースの使用では各部分が正常な部分領域の最大値でテストされ、わずかな差異が生じる。

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追加された
どうもありがとうございました!!それは本当に便利です!
追加された 著者 Jiayuan Ma,