Structure from motion: differenze tra le versioni

Versione delle 18:50, 4 mag 2019

Versione delle 11:34, 16 ott 2019

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Per trovare corrispondenza tra immagini, le caratteristiche (feature) come i punti d'angolo (lati con gradienti in direzioni multiple) sono tracciate da un'immagine alla prossima.

Uno dei rilevatori di caratteristiche più usati è il [[Scale-invariant feature transform|SIFT]] (Scale-invariant feature transform). Usa come caratteristiche il massimo di una piramide di [[differenzadifferenze di gaussiane]] (DOG)

Il primo passo nella SIFT è di trovare una direzione di gradiente dominante. Per renderla invariante alla rotazione, il [[Descrittore (informazione)|descrittore]] è ruotato per adattarne l'orientamento<ref>{{Cita pubblicazione|rivista=International Journal of Computer Vision |titolo=Distinctive image features from scale-invariant keypoints |autore=D. G. Lowe |anno=2004 }}</ref>.

Un altro rilevatore di caratteristiche molto comune è il SURF ([[Speeded Up Robust Features]]). Nel SURF, la DOG è sostituita da un rilevatore hessiano di [[Riconoscimento di regioni|blob]] basato su matrici<ref>{{Cita pubblicazione|rivista=9th European Conference on Computer Vision |titolo=Surf: Speeded up robust features |autore=H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool |anno=2006 }}</ref>.