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在本节中，我们将描述图像拼接基于SIFT计划细节。 2.1关键点的提取和说明1）第一阶段的关键点检测的关键点提取是可以多次分配下对同一对象的不同意见，以确定位置和尺度。寻找所有可能尺度稳定的特点，采用连续函数称为尺度空间的规模，可以通过缩放图像的变化是不变的检测地点。它已被证明[6]和独立同分布中心极限[7]，各种合理的假设下唯一可能的尺度空间的核心是由koenderink

在本节中，我们将描述图像拼接计划基于筛选的详细信息。2.1 要点提取和说明 1） 要点提取要点检测的第一阶段是确定位置和缩放，可以多次分配下同一对象的不同意见。检测是不变的位置来缩放图像的变化可以完成，通过各种可能的尺度，使用的已知的尺度空间尺度的连续函数搜索稳定的功能。它也表明了 [6] koenderink 和 lindeberg [7] 在各种合理的假设下，唯一可能的尺度空间的内核是

在这个部分，我们将描述基于的图象马赛克计划详细过滤。 2.1 keypoint提取和描述1) keypoint提取初级keypoint侦查是辨认可以一再被分配在同一个对象的分歧见解之下的地点和标度。 查出是不变式称图象的变动的地点可以通过搜寻完成稳定的特点横跨所有可能的标度，使用标度的一个连续函数以标度空间著名。 它由koenderink (6)显示了，并且lindeberg (7)那在各种各样合理的假定外唯一的可能的称空间仁是

在本节中,我们将描述图像马赛克计划在精挑细选的详细信息。 2.1关键点提取和描述1)的第一阶段关键点提取关键点检测是确定位置和规模,可以重复分配的同一个对象在不同的意见。检测地点,它们的图像的变化规模不变,可以通过以下方法实现:寻找稳定功能在所有可能的刻度,使用一个连续的函数称为大规模的空间规模。

在本节中，我们将描述图像拼接计划基于筛选的详细信息。2.1 要点提取和说明 1） 要点提取要点检测的第一阶段是确定位置和缩放，可以多次分配下同一对象的不同意见。检测是不变的位置来缩放图像的变化可以完成，通过各种可能的尺度，使用的已知的尺度空间尺度的连续函数搜索稳定的功能。它也表明了 [6] koenderink 和 lindeberg [7] 在各种合理的假设下，唯一可能的尺度空间的内核是