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),(),(),( yxIyxGyxL 2 2( , , ) ( ( , , ) ( , , ) ( , )( , , ) ( , , ) ( 1)D x y G x y k G x y I x yL x y k L x y k G 2 2( )G 返回高斯金字塔的原理解析2)(2 2/2 1),( 22 yxeyxG 角点：在任何方向上像素值的变化很大的点角点的确定方法（Moravec 算子）：0：将要判断的点置于一个3*3或5*5的图像块的中心，如下图用红色的线环绕的图像块。1：将红色的框朝8个方向移动一格，得到蓝色的框（下图为向右上角移动）。2：将红色的框和蓝色的框的相同坐标值的点的像素值相减，并求平方和，可以得到8个值。3：将8个值中的最小的值作为角点像素的变化值。 角点像素值表：求出每一个像素点的角点像素变化值，在局部图像块中，该值最大的点为角点。边界上未被噪声影响边界上被 噪声影响 Harris 算子将Moravec 算子做了两个推广：1：用像素的变化梯度代替像素值相减并引入高斯窗函数。2：推广出了一个公式这样可以计算任意方向上的像素值变化，而不在是8个固定的方向。 2 2, ( , ) 2:u vV x y Au Cuv Bvuu v M vA Cwhere M C B 由于像素点的变化值与矩阵M有关，因此可以用矩阵M的特征值来判断某个点是否是角点。 221 21 2( , ) det( ) (trace( )det( )trace( ) constantC x y M k MM AB CM A Bk k =（ 0.04 ， 0.06 ）之间的数返回 2k22k2K2k22k2K 2k2k2k2k高斯金字塔的原理解析 返回 2 12_ D DP 1( _ ) _2 TDD P D X P xx xyxy yyD DH D D 没有进行任何处理的关键点 去除了低对比度之后的点 去除边界相应的点 2k22k2K2k22k2K 2k2k2k2k 对梯度方向直方图组的列进行插值得到对梯度方向直方图组的列进行插值得到对梯度方向直方图组的行进行插值
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