本帖最后由 ahchliuxing 于 2011-01-19 20:39:38 编辑

解决方案 »

  1.   

    以前看过sift,印象不是很深了:
    1.关于1.6,很多人直接引用Lowe的文章中1.6,并没有人解释为什么;
    2.是不是写成:sigma(o,s)=sigma0*2^(o+s/S)更容易理解,o表示第o组,s表示第o组的第s层,S表示每 一组中最多有S层,sigma0表示最初的尺度参数;本质上就是每一组,每一层都有自己一个特殊的sigma。至于为什么是这个公式,得看最原始的lowe的文章,我只看过中文的关于Sift的文章;
    3.k=2^1/S, 如果理解了第二点,相邻的两个sigma相处就会得出这个k。
      

  2.   

    第二个,sigma(o,s) = sqrt(sigma(o,s)^2 - sigma(n)^2)是程序中的,是一个修正值,因为输入图像做了高斯平滑处理,其中sigma(n)=0.5。不太懂尺度空间理论,不知道这个修正公式是怎么得到的。
      

  3.   

    http://blog.csdn.net/fengbingchun/archive/2010/09/07/5869028.aspx
      

  4.   

    我也不懂啊,原文中说We choose to divide each octave of scale(i.e.,doubling of σ) space into an inter number,s,of intervals,so k=2^1/s。也就是说如果要在一个octave中产生s 层的话,则k=2^1/s。而实际上每层对应的坐标应该是σ,kσ,k2σ,k3σ……,第s层为k^(s-1) σ,第s层的σ应该doubling,即k^(s-1)=2,则k=2^1 /(s-1),这是为什么呢?