(Назад)
(Cкачать работу)показала практика, в среднем для принятия решения нужно было проверить около 9 точек. Для того чтобы ускорить процесс, авторы предложили сначала проверить только четыре пикселя под номерами: 1, 5, 9, 13. Если среди них есть 3 пикселя светлее или темнее, то выполняется полная проверка по 16 точкам, иначе – точка сразу помечается как «не особая». Это сильно сокращает время работы, для принятия решения в среднем достаточно опросить всего лишь около 4 точек окружности.
У оригинального FAST есть следующие недостатки:
Несколько рядом расположенных пикселей могут быть помечены как особые точки. Нужна какая-то мера «силы» особенности.
Быстрый 4-точечный тест не обобщается для n меньше 12. Так, например, визуально наилучшие результаты метода достигаются при n=9, а не 12.
3.1.2Детектор Моравеца Одним из наиболее распространенных типов особых точек являются углы на изображении, т.к. в отличие от ребер углы на паре изображений можно однозначно сопоставить.
Входом локальных детекторов является черно-белое изображение. На выходе формируется матрица с элементами, значения которых определяют степень правдоподобности нахождения угла в соответствующих пикселях изображения.
Далее выполняется отсечение пикселей со степенью правдоподобности, меньшей некоторого порога. Для оставшихся точек принимается, что они являются особыми.
Детектор Моравеца является самым простым детектором углов. Автор данного детектора предлагает измерять изменение интенсивности пикселя (x;y) посредством смещения небольшого квадратного окна на один пиксель в каждом из восьми принципиальных направлений (2 горизонтальных, 2 вертикальных и 4 диагональных). Размер окна обычно выбирается равным: 3 на 3 , 5 на 5 или 9 на 9 пикселей. Детектор работает в несколько шагов[21;5]:
1. Для каждого направления смещения (13): (13) вычисляется изменение интенсивности (14): (14) где– интенсивность пикселя с координатамив исходном изображении.
2. Строится карта вероятности нахождения углов в каждом пикселе изображения посредством вычисления оценочной функции (15) (15)
Определяется направление, которому соответствует наименьшее изменение интенсивности, т.к. угол должен иметь смежные ребра.
Отсекаются пиксели, в которых значения оценочной функции ниже некоторого порогового значения.
Удаляются повторяющиеся углы с помощью процедуры NMS (non-maximal suppression). Все полученные ненулевые элементы карты соответствуют углам на изображении.
Основными недостатками рассматриваемого детектора являются отсутствие инвариантности к преобразованию "поворот" и возникновение ошибок детектирования при наличии большого количества диагональных ребер. Очевидно, что детектор Моравеца обладает свойством анизотропии в 8 принципиальных направлениях смещения окна. 3.1.3 Детектор MSER's При разработке детектора MSER решается проблема инвариантности особых точек при масштабировании изображения. Детектор выделяет множество различных регионов с экстремальными свойствами функции интенсивности внутри региона и на его внешней границе.
Рассмотрим идею алгоритма для случая черно-белого изображения. Представим все возможные отсечения изображения. В результате получим набор бинарных изображений при разных значениях
Похожие работы
Интересная статья: Основы написания курсовой работы