高斯差分的重要性

Question

我做了我的项目在beagle board xM上实现了sift并且从它出来了好......但是对于演示部分，我仍然不明白为什么高斯的差异被考虑在筛选而不是选择LoG（高斯laplacian）。有人请给我一个答案，这将有助于我的演讲

Answer 1

首先，抱歉长时间拖延。

在LoG操作中，首先我们拍摄图像并将其模糊一点。然后找到二阶导数，也称为拉普拉西亚。它定位用于查找关键点的边和角。但二阶导数对噪声非常敏感。模糊使噪声平滑并稳定二阶导数。 整个问题是计算密集型的。 因此，进行了小的调整，其中发现了模糊的图像并且发现了图像的差异。这与LoG大致相同，但计算简单。

希望我以最好的方式解释这个问题。