The positioning process of the feature points of the SURF algorithm is的简体中文翻译

The positioning process of the feat

The positioning process of the feature points of the SURF algorithm is consistent with the SIFT algorithm, where each pixel processed by the Hessian matrix (i.e., the Hessian matrix discrimination value of each pixel) is obtained, and the image domain (same size image) and all neighbors of the scale domain Points (adjacent scale space) are compared. If it is larger or smaller than all adjacent points, this is the extreme point. As you can see in the picture below, the middle detection point should be done with 8 pixels near 3 × 3 of the image, 18 pixels near the adjacent 3 × 3 of the upper and lower layers, and a total of 26 pixels. compare. When a feature point is found for the first time, the main point, which is weak in energy and misplaced, is filtered through filtering, so you can finally select the desired feature point that is stable.
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SURF算法的特征点的定位过程与SIFT算法一致,在SIFT算法中,得到由Hessian矩阵处理的每个像素(即每个像素的Hessian矩阵鉴别值),并得到像域(相同尺寸的图像)比较所有比例域点(相邻比例空间)的邻居。如果它大于或小于所有相邻点,则这是极限点。如下图所示,中间检测点应在图像的3×3附近使用8个像素,在上下两层的相邻3×3附近使用18个像素,总共26个像素。相比。首次发现特征点时,能量较弱且位置不正确的主要点将通过过滤进行滤波,因此最终可以选择所需的稳定特征点。
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SURF 算法要素点的定位过程与 SIFT 算法一致,其中获取了黑森矩阵处理的每个像素(即每个像素的黑森矩阵区分值),并比较了图像域(大小相同的图像)和比例域点的所有相邻邻域(相邻比例空间)。如果它大于或小于所有相邻点,则这是极点。如下图所示,中间检测点应使用图像的 3 × 3 近 8 像素、相邻 3 × 3 层和下层附近的 18 像素以及总共 26 像素来完成。比较。首次找到要素点时,通过滤波筛选能量较弱且位置错位的主点,从而最终可以选择所需的稳定要素点。
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SURF算法的特征点的定位过程与SIFT算法一致,得到由Hessian矩阵处理的每个像素(即每个像素的Hessian矩阵判别值),并比较了图像域(同尺寸图像)和尺度域点(相邻尺度空间)的所有邻域。如果它大于或小于所有相邻点,则这是极值点。如下图所示,中间检测点应为图像3×3附近8个像素,上下层相邻3×3附近18个像素,共26个像素。比较一下。当第一次发现特征点时,对能量弱、错位的主点进行滤波,最终选择稳定的特征点。<br>
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