为什么我的SIFT实施仅发现平坦区域？

Question

我正在尝试编写SIFT的实现，就像练习一样。但是，我遇到了一些我尚未弄清楚的问题。据我所知，我得到的是SIFT的反面：它找到了图像中无趣，平坦的区域。我正在使用VXL。

无论如何，我对SIFT早期阶段的理解如下：

1. 建立一个guassian金字塔

2. 使用这个金字塔，获得高斯金字塔差异

3. 查找所有本地极值以获得潜在关键点

4. 没关系，因为我没有这么做。

我有pastebin我的代码，如果有人愿意提供帮助，我会永远感激。到目前为止，this是我的算法吐出的，在每个检测到的“关键点”的位置都有品红色像素。

最后，标准免责声明，如果我做错了或违反了某些行为准则，我表示道歉。

Answer 1

您可以看到sift的opencv实现是否具有相同的行为： http://docs.opencv.org/modules/nonfree/doc/feature_detection.html#sift

Answer 2

对于有这个问题的人：我相信那是因为你的模糊不变是错误的。我也犯了错误。

BLUR_i+1_oct(j) = BLUR_i_oct(j)*BLUR_STEP_CONSTANT;
BLUR_0_oct(j+1) = 2*BLUR_0_oct(j);

例如sigma = 1.5，模糊应该是：

1 -> 1.5 -> 1.5^2 -> 1.5^3 -> 1.5^4
2 -> 2*1.5 -> ...