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में गॉसियन फ़िल्टरिंग कैसे करें 3 वें आयाम में मैं गौसी चिकनाई कैसे करूं?3 डी

मेरे पास यह पहचान पिरामिड है, चार स्केलों पर जमा वोट। ऑब्जेक्ट्स प्रत्येक चोटी पर पाए जाते हैं।

Detection Pyramid

मैं पहले से ही 2 डी में उनमें से प्रत्येक समतल, और मेरे कागजात है कि मैं एक \ सिग्मा = 1 है, जो मैं पहले की कोशिश की नहीं किया साथ तीसरे आयाम फिल्टर करने के लिए की जरूरत है पढ़ने, मैं भी यकीन है कि क्या नहीं कर रहा हूँ इसका मतलब।

मुझे पता चला कि मैटलैब में इसे कैसे किया जाए, और ओपनसीवी/सी ++ में कुछ सिमुलेटर की आवश्यकता है।

मैटलैब कच्चे मान: Raw मैटलैब एम 0 = smooth3 साथ समतल बनाएं (एम 0, 'गाऊसी'); : Smooth

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अतिरिक्त चिकनाई का उद्देश्य क्या है? क्या प्रत्येक पिरामिड स्तर में कुछ अलग जानकारी है? –

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यदि आप छवि को देखते हैं, तो चोटियों को चार तराजू में से एक में पाया जाता है, इसलिए मुझे लगता है कि चिकनाई सभी तराजू में वैश्विक चोटी को खोजने के लिए है। यह मेरे पेपर में पहचान के लिए लिखा गया है, एटीएम मैं सिर्फ सभी तराजू में चोटियों को ढूंढ रहा हूं और मान्य करता हूं जो सबसे अच्छा उम्मीदवार है और सुझाए गए विधि से तुलना करना चाहता है। –

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3 डी में गाऊशियन स्मूथिंग वही बात है जो 2 डी में गॉसियन स्मूथिंग है। आप 3 आयामों के लिए एक रूपांतरण फ़िल्टर लागू करते हैं जैसे कि जी (एक्स, वाई, जेड) = क्यू – Adam

उत्तर

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बहुत पहले (2008-2009 में) मैंने कुछ सरल परिवर्तन और रूपांतरण फ़िल्टर लागू करने के लिए एक छोटा सी ++ टेम्पलेट lib विकसित किया है। पुस्तकालय का स्रोत लिंडरडाम इंजन में पाया जा सकता है - इसका इंजन के बाकी हिस्सों से कोई लेना-देना नहीं है और इंजन की किसी भी सुविधा का उपयोग नहीं करता है। लाइसेंस एमआईटी है, तो जो कुछ भी आप चाहते हैं वह करें।

SRC/Linderdaum/छवियाँ पर Linderdaum के स्रोत कोड (http://www.linderdaum.com) में एक नजर डालें/VolumeLib। *

गिरी तैयार करने के लिए समारोह फ़िल्टर लागू होता है PrepareGaussianFilter() और MakeScalarVolumeConvolution()। पुस्तकालय को विभिन्न डेटा स्रोतों के लिए अनुकूलित करना आसान है क्योंकि I/O कॉलबैक फ़ंक्शंस का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है।

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गाऊसी फ़िल्टर अलग-अलग हैं।

for (dim = 0; dim < D; dim++) 
    tensor = gaussian_filter(tensor, dim); 

मैं एक गाऊसी फिल्टर (और सामान्य में छवि प्रसंस्करण) C++ के एक कार्यान्वयन के लिए OpenCV की सिफारिश करेंगे: इस प्रकार आप प्रत्येक आयाम पर -1 डी फ़िल्टर लागू करें।

ध्यान दें कि यह मानता है कि आपके पिरामिड स्तर एक ही आकार के हैं। आप अपने स्वयं के फ़ंक्शंस प्राप्त कर सकते हैं जो तीसरे आयाम को मजबूत करते समय फ्लाई पर अपने स्केल-स्पेस पिरामिड का नमूना लेते हैं, लेकिन यदि आपके पास पर्याप्त स्मृति है तो मेरा मानना ​​है कि बेहतरीन के समान आकार के लिए अपने कोसर स्तर को स्केल करना तेज़ होगा स्तर।