RobHess的SIFT程序详细解释

《RobHess的SIFT程序详细解释》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、/**defaultnumberofsampledintervalsperoctavesub-level每个尺度空间的采样间隔数*7〃初始值为3#defineSIFTJNTVLS3/**defaultsigmaforinitialgaussiansmoothing高斯平滑的数H*/〃初始值是1.6#defineSIFT_SIGMA1.6/**defaultthresholdonkeypointcontrast

2、D(x)

3、阈值点取值0-1小于这个即剔除低对比度的伪特征点*///值越大，被剔除的特征点就越多#defineSIFT_CONTR_THR0.04〃初始值是0.04/**default

4、thresholdonkeypointratioofprinciplecurvatures*/〃主Illi率阈值r=10,大于10即去掉边缘响应点#defineSIFT_CURV_THR10〃初始值是10/**doubleimagesizebeforepyramidconstruction?金字塔构造*/〃在建立尺度空间之前如果原图像放大一倍则取值为1,否则为0#defineSIFT_IMG_DBL1/**defaultwidthofdescriptorhistogramarray*///descr_width:计算特征描述符时邻域子块的宽度，#defineSIFT_DESCR_WIDTH

5、4〃初始值为4/**defaultnumberofbinsperhistogramindescriptorarray*///计算特征描述符时将特征点邻域进行投影的方向数,默认为8,分别是0,45,90,135180,225,270,315共8个方向。#defineSIFT_DESCR_HIST_BINS8/*assumedgaussianblurforinputimage为了产生更多的keypointsLowe在SIFT算法的开始通过线性插值将原始图像扩大一倍，并且进行了一个0=0.5的高斯平滑预处理7#defineSIFT_INIT_SIGMA0.5〃初始值是0.5/*widthofbo

6、rderinwhichtoignorekeypoints*/〃忽略特征点的边界宽度#defineSIFT_IMG_BORDER5/*maximumstepsofkeypointinterpolationbeforefailure关键点插值的最人间隔*/#defineSIFTMAXINTERPSTEPS5/*defaultnumberofbinsinhistogramfororientationassignment上方向分配的直方图数量*/#defineSIFT_ORI_HIST_BINS36/*determinesgaussiansigmafororientationassignment*

7、/〃特征点主方向分配时高斯平滑。为1.5倍特征点所在的尺度#defineSIFT_ORI_SIG_FCTR1.5/*determinestheradiusoftheregionusedinorientationassignment*/〃主方向分配时使用的区域半径#defineSIFT_ORI_RADIUS3.0*SIFT_ORI_SIG_FCTR/*numberofpassesoforientationhistogramsmoothing主方向直方图平滑*7#defineSIFT_ORI_SMOOTH_PASSES2rorientationmagnituderelativetomaxtha

8、tresultsinnewfeature方向耳最大值的％80比较*/〃初始值0.8阈值#defineSIFT_ORI_PEAK_RATIO0.8rdeterminesthesizeofasingledescriptororientationhistogram主方向直方图描述符尺寸//初始值3.0#defineSIFT_DESCR_SCL_FCTR3.0/*thresholdonmagnitudeofelementsofdescriptorvector描述符向吊「元素幅度的阈值*/〃初始值是0.2128维SIFT描述子中人于0.2的维度量截取为0.2#defineSIFT_DESCR_MAG

9、_THR0.2rfactorusedtoconvertfloating-pointdescriptortounsignedchar数据类型转换*///浮点数转换为无符号字符的因子值#defineSIFT_INT_DESCR_FCTR512.0rreturnsafeature'sdetectiondata特征提取函数,img代表需要进行特征提取的图像，feat用來存储提取的特征向量，函数返回值为特征点数，如果失败返回/*/