Structure from motion: differenze tra le versioni

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

Il primo passo nella SIFT è di trovare una direzione di gradiente dominante. Per renderla invariante alla rotazione, il [[descrittore]] è ruotato per adattarne l'orientamento<ref>{{Cite journal | journal = International Journal of Computer Vision | title = Distinctive image features from scale-invariant keypoints | author = D. G. Lowe | year = 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 [[blob]] basato su matrici<ref>{{Cite journal | journal = 9th European Conference on Computer Vision | title = Surf: Speeded up robust features | author = H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool | year = 2006 }}</ref>.

Inoltre, invece di valutare il gradiente degli istogrammi, SURF calcola le somme dei componenti del gradiente e le somme dei loro valori assoluti<ref>{{Cite journal | journal = Kybernetika | title = The structure-from-motion reconstruction pipeline – a survey with focus on short image sequences | author = K. Häming and G. Peters| year = 2010 | url = http://dml.cz/dmlcz/141400 }}</ref>.

Le caratteristiche rilevate da tutte le immagini saranno poi incrociate.