Реализация масштабного инвариантного преобразования объектов (SIFT) в Matlab

Question

Я пытаюсь реализовать SIFT в Matlab. Я следую за работой Лоу 2004 года. Я закончил вычисление ключевых точек и присвоение им ориентаций (т.е. для всех октав). Здесь у меня есть одно сомнение перед реализацией дескрипторов ... как я могу найти дескрипторы для ключевых точек в октавах другого размера. (Если исходное изображение размером 256 * 256, октавы другого размера означают как 128 * 128,64 * 64).

мой подход объясняется ниже.

1. Здесь я взял 256 * 256 изображений и октав в виде 256 * 256,128 * 128,64 * 64,32 * 32 изображений. В каждой октаве 5 изображений (один оригинал и 4 размытых изображения).

2. Я рассчитал до ключевых точек и ориентаций для всех октав. (В этом у меня есть 2 изображения в каждой октаве).

3. ключевые точки в октавах размером 128 * 128, 64 * 64,32 * 32. Если я хочу представить эти ключевые точки на изображении размером 256 * 256, как я могу это представить? (Я сомневаюсь, например, что 64 * 64 изображение имеет диапазон ключевых точек до (64,64)).

   Если ответом является интерполяция изображения от 64 * 64 до 256 * 256. как ключевые точки (то есть местоположение, масштаб и ориентация) интерполируются?

Любой совет с благодарностью. Благодарю.

Answer 1

Я бы порекомендовал вам взглянуть на реализацию SIFT VLFeat (mex-оболочка вокруг кода C / C ++). Покопайтесь в исходном коде, чтобы узнать, что они делают и почему. Сравните с бумагой Лоу.

Answer 2

Я не уверен, что вы имеете в виду на самом деле.Это то, что вы застряли в воспроизведении кода просеивания в Matlab.Если это так, вам на самом деле не нужно представлять ключевые точки, представленные на изображении меньшего масштаба, в исходном масштабе.Значения хранятся в «векторе» вместе с октавой, в которой они присутствуют.На более поздних этапах кодирования октавное число может использоваться для дальнейшего расчета и для выполнения функции сопоставления.