[공학] [수치사진측량특론] SIFT요약 및 관련 논문 조사

수치사진측량특론-ProjectSIFT (Scale Invariant Feature Transform) 매우 고유한 특징? Good Matching 상세 서술자 ? 높은 고유성 불변성 스케일 ? 확대/재배열 평면상의 회전 부분적인 불변성 밝기의 변화 평면 밖의 회전 개발배경 * 개발배경 SIFT 알고리즘 개요 2004년 David G. Lowe에 의해 제안 SIFT-Scale Invariant Feature Transform 불변한 특징… - 이미지의 크기 - 회전 부분적인 불변 특징… - 밝기 값의 변화 - 3D 카메라 시점의 변화 - 폐색, 클러스터, 노이즈 * Image Engineering Lab. * 알고리즘의 이해 알고리즘 흐름도 Scale-space extrema detection Accurate Keypoint Localization Orientation assignment Keypoint de스크립트or Detector De스크립트or Scale-space extrema detection Accurate Keypoint Localization Orientation assignment Keypoint de스크립트or Image Engineering Lab. * 알고리즘의 이해 Scale-space extrema detection Scale 공간에서의 극값(extrema)은 안정한 영상의 특징이 된다. f region size bad bad Good ! LoG(Laplacian of Gaussian) vs DoG(Difference of Gaussian) - DoG함수는 scale-normalized LoG 함수와 근사함수 Image Engineering Lab. * 알고리즘의 이해 Scale-space extrema detection Convolve with Gaussian Downsample DoG의 개념 Image Engineering …
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