SIFT에서 에지 응답 제거

Question

로우 (Lowe)의 논문 4.1 절에서 헤 시안 매트릭스 (Hessian Matrix)를 사용하는 주 곡률의 비율을 사용하여 에지에 속하는 점을 제거합니다.

본지에서는 원본 이미지 또는 DoG에서 헤세 인 행렬을 계산할지 여부를 지정하지 않습니다. Rob Hess's implementation에서 지정된 옥타브 & 간격으로 DoG에 적용됩니다.

내 질문은 DoG에 잠재적 인 모서리를 식별하기 위해 헤 시안 매트릭스가 적용된 이유는 무엇입니까?

나는 헤 시안이 해리스 코너 감지와 비슷하다고 가정하고 Utkarsh's tutorial에서 알 수 있습니다. 차이점은 헤 시안 행렬이 2 차 미분이라는 점입니다. 그래서 나는 원래 이미지에 헤 시안을 적용해야한다고 결론을 내렸다.

헤 시안 사용 방법을 설명하는 관련 리소스를 가르쳐 주시겠습니까?

Answer 1

SIFT에 대한 논문은 헤센 매트릭스 계산에 대한 입력이 실제로 DoG임을 나타냅니다. DoG는 이진 파일이 아니기 때문에 가장자리 맵이 아닙니다. 그러나, 그것은 소음을 제거하고 DoG의 수준에서 나타나는 기능을 강조합니다. 본질적으로, DoG의 고가 픽셀은 해당 수준에서 작업 할 수있는 가장 중요한 기능입니다.

감사합니다.