반응형 [Public] 신호처리/영상 객체검출9 [SIFT] 1. Scale-Space Extrema Detection 1) Scale Space - Need to find characteristic scale for feature - Scale-Space : continuous function of scale ☞ Scale Space 특징개체를 찾기 위하여 특유의 scale을 찾는 게 필요하다 Scale-Space : Scale σ 연속적인 계층 함수 (적절한 함수는 가우시안 함수이다.) (Koenderink 1984) (Lindeberg 1994) 를 참고 하여라 특히 Lindeberg 의 Scale-Space 이론은 매우 중요하다. --------------------------------------------------------------------------------------------------------.. 2010. 4. 7. [SIFT] SIFT 를 이해하기 앞서 SIFT를 이해하기 앞서 어떻게 SIFT가 나왔는지를 먼저 알고 그전의 이론을 집고 넘어가면 SIFT를 좀더 이해를 하기 쉬울거 같다. SIFT는 IJCV2004 에서 David G. Lowe에 의해 99년 발표작 이후 최종본으로 발표되었다. SIFT(Scale Invariant Feature Transform)란 말 그대로 명암, 회전, 스케일, 등방성에도 강건한 불변의 특징을 찾는 다는 것이다. 이는 속도가 느려 실시간에 접합한 논문으로 나오게 되는데 그게 추후 나오는 PCA_SIFT, SURF(Speeded Up Robust Features) 등등이다. SURF는 OpenCV2.0 에서 제공을 해준다는 말을 얼핏 들은적 있으나 사실인지는 모르겠다. (년도 오차는 있을 수 있으니 이해하기 바란다.) .. 2010. 4. 4. [SIFT] 컨볼루션의 성질 SIFT 표준 소스를 보면 다음과 같은 구문이 나온다. sig[0] = sigma; k = pow( 2.0, 1.0 / intvls ); for( i = 1; i < intvls + 3; i++ ) { sig_prev = pow( k, i - 1 ) * sigma; sig_total = sig_prev * k; sig[i] = sqrt( sig_total * sig_total - sig_prev * sig_prev ); } 이는 Gaussian을 만드는데 있어서 왜 이렇게 하는지 궁금증이 생길 것이다. 이는 우선 컨볼루션에 대한 기본적인 사항을 알아야한다. scale 이 s1 인 가우시안으로 컨볼루션된 이미지를 다시 scale 이 s2 인 가우시안으로 컨볼루션하면 scale 이 sqrt(s1 * s1 +.. 2010. 3. 17. 이전 1 2 다음 반응형
