計算機視覺(5)隨記

DoG是IoG的一種簡化算法，經過對原圖像不斷作高斯模糊，高斯模糊的量能夠都是σ也能夠是kσ，k平方σ。SIFT是DoG算法的一種實現，在這種方法中，它的每一層高斯模糊量是不一樣的，它在DoG的基本實現方法基礎上又作了一個高斯金字塔。

一層octave結束以後，選取某一個位置對其進行下采樣，獲得原圖像在空間上的縮小，獲得一組具備尺度多樣性的高斯金字塔圖，以後在每一層中作差分獲得DoG的圖像，在DoG的基礎上進行特徵的提取。

Find local maximal in position-scale space of Different of Gaussian

在DoG金字塔中每三層圖像中以中間層爲基礎，比較他上一層的9個點和下一層的9個點以及中間層的8個點，來尋找局部的最大值。因爲像素都是整像素的，因此找到局部最大值以後在作局部差值，尋找到亞像素極大值點。

SIFT vector formation

找到特徵點以後須要對特徵點進行描述。

SURF

FAST Feature from accelerated segment test

在特徵點周圍選取16個點或者選擇15，9，11，12均可以。

BRISK：binary Robust Invariant Scalable Keypoints

找到特徵點以後，在特徵點周圍採樣，找到特徵點周圍其餘像素對他的貢獻。花同心圓，等間隔的進行採樣。進行灰度比較，比他大編碼爲1，比他小編碼爲0，而後獲得相似01011這種二進制編碼值。

BRSIK就是利用了FAST 16來解決尺度不變性，一樣是構建多尺度的圖。

FRISK：Fast Retina Keypoint

FREAK比起BRISK更接近於人眼的觀察，越接近特徵點的位置採樣越密，越遠離特徵點的位置採樣越稀疏，和BRISK同樣採用二進制的方式。

BRIEF Binary Robust Independent Elementary

BRIEF沒有用直方圖進行特徵點的描述，用的是二進制，因此很是快。

注意：通常用FAST/SURF和Harris進行檢測，再用BRIEF進行描述。

ORB An efficient alternative to SIFT or SURF

ORB是SIFT/SURF的替代品，他是FAST(檢測)+BRIEF(描述)的合體

成像

若是讓物體直接在膠片上進行曝光，那麼物體的全部位置都會在膠片上進行投影，每一個像素位置都是不獨立的，獲得的最後成像是模糊的，沒辦法成一個清晰的像。

後面的人在中間加了個障礙物，讓膠片中的每個像素點都獨立於外界其餘的像素點，中間位置上的小孔可讓光線直線傳播，這個特色能夠上膠片的每一個像素點都是獨立的，成像也是倒立的，虛像他比實物是要小的。

小孔太大或過小都會變得模糊。

Thin Lens: Projection

The Thin Lens Law

薄透鏡模型能夠實現小孔成像模型一樣的效果。

Distortion

枕行畸變 插針

Chromatic Aberration

不一樣顏色的光沒辦法匯到一個點

Vignetting

多組相同鏡片時會出現暗角

Solutions

解決圖像畸變問題：採用多組不一樣的鏡片

齊次座標系（Homogeneous coordinates）

n維的用n+1維向量來表示，這額外的一個座標是縮放因子。