《運(yùn)動(dòng)跟蹤角點(diǎn)檢測》ppt課件-文庫吧
2025-04-19 13:38 本頁面
【正文】 度 ,有利于圖像的可靠匹配 ,使得實(shí)時(shí)處理成為可能。 ? 在三維場景重建、運(yùn)動(dòng)估計(jì)、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)識(shí)別、圖像配準(zhǔn)與匹配等計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域起著非常重要的作用。 不同類型的角點(diǎn) 什么是好的角點(diǎn)檢測算法？ ? 檢測出圖像中“真實(shí)的”角點(diǎn) ? 準(zhǔn)確的定位性能 ? 很高的重復(fù)檢測率（穩(wěn)定性好） ? 具有對噪聲的魯棒性 ? 具有較高的計(jì)算效率 ? 算法分類 ? 基于 灰度圖像 的角點(diǎn)檢測 ? 基于梯度、基于模板、基于模板梯度組合 ? 基于 二值圖像 的角點(diǎn)檢測 ? 基于輪廓曲線的角點(diǎn)檢測 角點(diǎn)檢測 ? 基于模板的方法 ? 主要考慮像素領(lǐng)域點(diǎn)的灰度變化，即圖像亮度的變化，將與鄰點(diǎn)亮度對比足夠大的點(diǎn)定義為角點(diǎn) ? Moravec角點(diǎn)檢測 ? SUSAN角點(diǎn)檢測算法 ? MIC角點(diǎn)檢測算法 ? Harris角點(diǎn)檢測算法 ? 1. Moravec角點(diǎn)檢測 ? Moravec于 1977年提出了利用灰度方差提取點(diǎn)特征的算子。該算法的思想非常簡單，后來的很多算法都是基于該算子改進(jìn)的。 ? Moravec角點(diǎn)檢測算子可以簡單描述為：在角點(diǎn)的某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)，亮度的變化在任意一條通過該點(diǎn)的直線上都很大．． 根據(jù) Moravec角點(diǎn)檢測算法，簡化算法。 設(shè) F(i,j)表示基準(zhǔn)圖像 ,選取一個(gè) 3 3的活動(dòng)窗口，對于每一象素點(diǎn) (i,j)，分別計(jì)算其在水平、垂直、左對角線和右對角線方向上與相鄰象素灰度值的差的平方和，并把其中最小值的稱為該象素點(diǎn)的灰度變化特征值，記為 O(i,j)。 ? ? ? ?RLVHjiO m in?? ? ? ? 22 )1,(),()1,(),( ?????? jiFjiFjiFjiFH? ? ? ? 22 ),(),1(),1(),( jiFjiFjiFjiFV ??????? ? ? ? 22 )1,1(),()1,1(),( ???????? jiFjiFjiFjiFL? ? ? ? 22 )1,1(),()1,1(),( ???????? jiFjiFjiFjiFR 再將圖像劃分為互不重疊的網(wǎng)格狀區(qū)域，在每一個(gè)區(qū)域中搜索出灰度變化特征值最大的點(diǎn)即為所要提取的特征點(diǎn)。 ? Limitations ? Moravec算法的主要缺點(diǎn)是： ? Moravec算法只檢測了窗口函數(shù)在 8個(gè)基本方向上移動(dòng)的強(qiáng)度變化，不能準(zhǔn)確提取出全部角點(diǎn)； Moravec算子沒有對圖像進(jìn)行降噪處理，所
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