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本文件包含拉普拉斯-高斯算子 Unsharp Masking, 和Sobel 算子，并用上述算子处理Grey scale图像，文件里有测试图像。代码用visual studio 2008编写，可以直接运行。-This file contains Scale Space using Laplacian of Gaussian operator Unsharp Masking, and Sobel Operator ,and using these operators to handle grey
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DOG检测算子，能够构造高斯尺度空间，并检测其中的极值，从而得到有价值的特征点位置-DOG detection operator, the Gaussian scale space can be constructed, and tested one of the extremes, resulting in valuable feature position
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高斯噪声的小波变换仍然是高斯分布的，它均匀分布在频率尺度空间的各部分，而信号则由于其带限制性，它的小波变换系数仅仅集中在频率尺度空间上的有限部分。-Wavelet transform of the Gaussian noise is still Gaussian distribution, it is uniformly distributed in various parts of the frequency scale space signal because its a restricti
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建立图像的高斯尺度空间，并利用高斯尺度空间进行边缘提取。-Gaussian scale space, for edge detection.
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Computing an Exact Gaussian Scale-space
介绍了一种图像去模糊算法 保护论文和源代码 用c 编写-Computing an Exact Gaussian Scale-space
introduce a debulrring algorithm, including a source C code
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SIFT算法大致有四个步骤:
1，尺度空间极值检测。在尺度空间通过高斯微分函数来检测潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
2，关键点定位。在兴趣点位置上，确定关键点的位置和尺度。3，方向确定。基于图像局部的梯度方向，给每个关键点分配方向。4，关键点描述。在每个关键点的领域内测量图像局部的梯度。最终用一个特征向量来表达。-SIFT algorithm roughly four steps:
1, the scale space extremum detection. In the sc
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This a MATLAB implementation of the SIFT keypoint detector and descr iptor -do_gaussian: generate Gaussian scale space of input image
do_diffofg: generate Difference of Gaussian (DoG) scale space
do_localmax: local extrema as the potential keyp
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SIFT特征点检测配准方法建立高斯尺度空间的程序，比较有用-Registration SIFT feature point detection method to establish the Gaussian scale space program, more useful
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