
高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核,于是一副二维图像的尺度空间定义为:
L(x, y,) G(x, y,) I(x, y)
(x,y)是空间坐标, 是尺度坐标。 大小决定图像的平滑程度,大尺度对应图像的概貌特
征,小尺度对应图像的细节特征。大的 值对应粗糙尺度(低分辨率),反之,对应精细尺度(高
为了有效的在尺度空间检测到稳定的关键点,提出了高斯差分尺度空间(DOG scale—
space)。利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成。
D(x, y,) (G(x, y,k) G x y
( , , ) ( , ,)
I x y L x y k L x y
DOG算子计算简单,是尺度归一化的LoG算子的近似。
图像金字塔的构建:图像金字塔共O组,每组有S层,下一组的图像由上一组图像降采样得到。