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文檔簡介
1、角點作為圖像的重要特征信息已經(jīng)被廣泛應用于計算機視覺和圖像處理的各個領(lǐng)域。這使得角點檢測成為計算機視覺和圖像處理中的一個基本問題。尺度空間和多尺度技術(shù)的引入對角點檢測的發(fā)展起到了重要的推動作用。本文采用與角點的曲率尺度空間(Curvature Scale Space)行為理論相同的研究方法對角點在輪廓高斯差(Difference of Gaussian,DoG)尺度空間中的演化行為進行了研究。
首先定義DoG尺度空間圖像和
2、統(tǒng)一角點模型以簡化研究,然后采用不同尺度的DoG算子演化角點模型,構(gòu)造出角點模型的DoG尺度空間并導出DoG尺度空間圖像的隱式表達,得到了角點在尺度空間中演化行為的若干性質(zhì)。當尺度增加時,角點在DoG尺度空間中的軌跡將保持、消失或者互相融合。相鄰角點的軌跡互相吸引或者排斥。最后基于DoG算子的數(shù)值計算方法研究了角點在離散DoG尺度空間的行為。
在角點的DoG尺度空間行為分析的基礎(chǔ)上,引入多尺度乘積的思想,對DoG角點檢測算
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