Дескрипторы SIFT на подизображениях не суммируются с таковыми на всем изображении?

Question

Я использую SIFT-детекторы и экстракторы в OpenCV 2.3 и выясняю, что количество ключевых точек, обнаруженных на подизображениях, не суммируется с количеством ключевых точек на всем изображении.

В частности, если я использую SIFT-детекторына изображении A детектор обнаруживает N SIFT ключевых точек.Если я разделю A на четыре субрегиона A_1, A_2, A_3, A_4 и запустим детектор в этих регионах соответственно, детектор обнаружит N_1, N_2, N_3, N_4 SIFT ключевых точек соответственно.Удивительно, но N_1 + N_2 + N_3 + N_4 НЕ РАВНО для N!

Верно ли это явление для алгоритмов SIFT?Или это из-за плохой реализации OpenCV 2.3?

Answer 1

Детектор SIFT использует набор гауссовых фильтров на изображении.Результаты этих фильтров не будут одинаковыми вблизи краев областей изображения.Если вы посмотрите на местоположения ключевых точек, то увидите, что большинство измененных точек - это те, которые находятся рядом с подрегионами изображений.

Кроме того, в алгоритме SIFT есть фаза подавления не максимальных значений ключевых точек, в которой сила ключевых точекпо сравнению с самым сильным ключевым моментом и отбрасывается, если слабым.на полном изображении будет использоваться глобальный максимум, в то время как при использовании на основе области каждая точка будет проверяться с максимумами вменяемой подобласти, что приведет к небольшой разнице.