左图:是高斯金字塔,尺度的下降是下采样的结果,每一组的图片是采用不同的高斯卷积核得到的模糊程度不同图片,尺寸大小相同。 右边:左边是高斯,右边是高斯差分。对同一组,相邻两张图片进行相减。 O是计算金字塔的组数,其中M,N是输入原图的高宽。 S是层数,n是自己希望提取几张图像的特征。 下一个组的第一张图片,来自原上一组的倒数第三章。 右下角是θ的选取,是选用满足勾股定理的一套理论。 第一步,阈值化,先把一些没有超过阈值的点,先删除。 第2步,在差分金子塔中的三个维度,进行最大值寻找。 对园内的梯度幅值,按照梯度角度来投票统计,中间按照高斯加权,图中的蓝色表示权重大小。 投票结果中最大