关键词：曲线拟合;;精确定位;;边缘响应;;SIFT
摘 要：尺度不变特征(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)算法由特征提取、特征描述、特征匹配三部分构成。SIFT特征点是在高斯二阶差分层提取的局部极值点,并利用尺度空间函数的二阶泰勒级数展开,将局部极值精确定位至亚像素级,Hessian矩阵剔除弱边缘响应的点。但由于泰勒级数展开的函数形式以及Hessian矩阵均需要利用图像信号的导数信息,原算法利用差分近似代替微分,产生一定的误差。这里算法利用最小二乘拟合出10参数的三维二次曲线,直接对曲线函数求导来精确定位和弱边缘剔除,实验结果表明,相对于经典SIFT,这里算法具有更高的稳定性。
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