多尺度空間概念

1.影象的尺度

這裡影象的尺度並非指影象的大小，而是指影象的模糊程度（σ），例如，人近距離看乙個物體和遠距離看乙個物體模糊程度是不一樣的，從近距離到遠距離影象越來越模糊的過程，也是影象的尺度越來越大的過程。

2.尺度空間的作用

1.用機器視覺系統分析未知場景時，計算機並不預先知道影象中物體的尺度。我們需要同時考慮影象在多尺度下的描述，獲知感興趣物體的最佳尺度。

2.不同的尺度下都有同樣的關鍵點，那麼在不同的尺度的輸入影象下就都可以檢測出來關鍵點匹配，也就是尺度不變性。

影象的尺度空間表達指的就是影象在所有尺度下的描述。

3.多尺度表示

1.金字塔多解析度

影象的金字塔化包括兩個步驟，首先，影象經過乙個低通濾波器進行平滑，然後，對這個平滑影象進行抽樣（寬，高為原來的1、2）。

2.多尺度空間

訊號的尺度空間有乙個重要的特性是通過低通濾波器後，在大尺度上不會引入虛假結構。

兩者都能有效地對影象進行多尺度表達，但金字塔多解析度缺少堅實的理論基礎，不能得到影象的最佳尺度，同樣也不具有特徵的尺度不變性。

後者與前者的主要區別在與，多尺度空間在不同尺度(σ)上有相同的解析度，即可以理解為，在不同的尺度上影象的大小是相同的。

一幅影象的尺度空間 l(x, y, σ), 定義為原始影象 i(x,y) 與乙個可變尺度的2維高斯函式g(x, y, σ)卷積運算。

即尺度空間形式表示為：

其中高斯尺度空間具有的性質

1.加權平均和有限孔徑效應

2.層疊平滑

3.區域性極值遞減性

4.尺度伸縮不變性

4.最佳尺度選擇

感興趣影象結果在不同尺度上的響應是不同的，例如，同樣一副含有人手的影象，當我們的感興趣結構是人的手指，或者是人的手臂時，所需影象的最佳尺度是不同的。

在實際工作中，可以通過經驗選擇來確定最佳尺度。

5.多尺度特徵匹配

在提取影象的特徵時，如果採取固定尺度的特徵檢測，就會得到偏向該尺寸的檢測結果，而漏檢很多其他尺度的特徵。

為了是不同尺度上影象中相同的特徵被檢測出，需要在影象的多個尺度上進行檢測和匹配。

參考：sift演算法系列之尺度空間

多尺度空間概念

1.影象的尺度這裡影象的尺度並非指影象的大小，而是指影象的模糊程度 例如，人近距離看乙個物體和遠距離看乙個物體模糊程度是不一樣的，從近距離到遠距離影象越來越模糊的過程，也是影象的尺度越來越大的過程。2.尺度空間的作用 1.用機器視覺系統分析未知場景時，計算機並不預先知道影象中物體的尺度。我們需要同時...

尺度空間 Scale Space

尺度空間的基本思想 在視覺資訊 影象資訊 處理模型中引入乙個被視為尺度的引數，通過連續變化尺度引數獲得不同尺度下視覺處理資訊，然後綜合這些資訊以深入地挖掘影象的本質特徵。尺度空間方法將傳統的單尺度視覺資訊處理技術納入尺度不斷變化的動態構架中，因此更容易獲得影象的本質特徵。尺度空間生成的目的是模擬影象...

尺度空間理論

看到一篇博文，主要講的是影象金字塔 最後博主關於尺度的選擇很有啟發性，當我們不知道物體的尺度有多大時，可以先定義乙個模板，再與金字塔的每層影象進行匹配。include opencv2 core core.hpp include opencv2 features2d features2d.hpp in...