GSS and DoG scale space structures
GSS:Gaussian scale space(高斯尺度空间)
DoG: Difference of Gaussians(高斯差分)
octave index:层索引
scale index:尺度索引
建立图像的高斯尺度空间其实就是用高斯核对图像进行卷积,一层一层的平滑图像,一层又分若干个scale. 每个scale的采样步长为:

建立好高斯尺度空间后,再通过建立高斯差分尺度空间寻找图像的局部极值。高斯差分尺度空间建立很简单,对高斯尺度空间的连续图像相减就可以了。具体公式如下:
.
极值的确定如图:

在图像高斯差分尺度空间内当前尺度和其相邻两个尺度3*3的区域内,标记的X和其他26个像素比较,如果X的灰度大于或者小于其他26个像素。那么这个X就是个极值。
建立高斯尺度空间有些细节的问题,具体可以看David G.low的论文。
posted on 2009-07-04 13:09
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