高斯尺度参数自适应算法研究

摘要：

为了避免计算过于复杂或因丢弃过多关键信息而造成失真过大的问题,在高斯尺度空间的构造中正确选用尺度参数,以使图像信息的变化呈现均匀的特点就显得尤其重要.目前许多高斯尺度空间应用中采用的层之间的尺度参数关系并不明确,有可能使得分层效果不理想.基于视觉特征模型提出一种自适应高斯尺度参数的算法,并通过实验验证了它的有效性,从而为图像的高层次处理如目标识别等提供信息量稳定变化的尺度空间.

关键词：高斯尺度空间、尺度参数、视觉特征、特征点

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60475024

在线出版日期：2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：169-172