在sift算法中为什么要进行Gaussian差分?原理是什么?

来源：学生作业帮编辑：神马作文网作业帮分类：综合作业时间：2024/09/23 00:33:29

进行高斯差分的结果是DOG（Difference of Gaussian）,这个DOG是LOG（laplacian of Gaussian）的近似.
LOG图像是目前来说尺度变换最好的,特精确.
但是由于计算LOG图像很费劲,作者Lowe呢就对LOG图像进行了近似,他发现如果是用DOG的话呢,只和原来的LOG差了一个常数,这样的话最大值最小值的位置是不变的.
而我们的目的呢,就是要找到这个最大最小值然后找到这个兴趣点的位置.
关键是DOG计算起来很方便,只要两张图片相减就好了.
所以就用到高斯图的差啦!
好好看论文是关键!论文说的很详细的,静下心来两天看完了~
再问：推荐一篇论文吧。
再答：看就看原始的论文，SIFT 作者Lowe的，那个好搜。我给你推荐一个印度人的博客http://www.aishack.in/2010/05/sift-scale-invariant-feature-transform/ 他写的so easy，比论文好懂。
再问：可以留个联系方式吗。
再答：在这里提问就行了呗~
再问：最近在研究这个东西。有点麻烦。

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