雙目立體視覺ppt課件(編輯修改稿)
2025-02-10 10:48 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 N： 最小（ Smallest） 核同值區(qū) 檢測模板： 37個象素 , 半徑為 t270 2 7c??????????TyxfyxfTyxfyxfyxyxC),(),(0),(),(1),。,(000000 如果如果25 2 ) SUSAN邊緣檢測 ? 檢測對模板中的每個象素進行 ? 得到輸出的游程和（ running total） ? 邊緣響應(yīng) 幾何閾值 G = 3Smax/4，其中 Smax是 S所能取的最大值 ???),(),(0000 ),。,(),(yxNyxyxyxCyxS????? ???否則如果0),(),(),( 000000GyxSyxSGyxR26 2) SUSAN邊緣檢測 邊緣方向的確定 根據(jù)非零強度的象素確定邊緣的方向 ? 點 A和 B都是標(biāo)準(zhǔn)的邊緣點，各落在邊緣的一邊 從 USAN重心到模板核的矢量與邊緣局部方向垂直 S e c t i on of i m a g eP os i t i o n o f e dg eABCA B C27 2) SUSAN邊緣檢測 邊緣方向的確定 根據(jù)非零強度的象素確定邊緣的方向 ? 點 C落在兩個邊緣的中間 USAN是沿邊緣方向的細條，找最長的對稱軸 S e c t i on of i m a g eP os i t i o n o f e dg eABCA B C28 2 ) SUSAN邊緣檢測 特點 ? 有噪聲時的性能較好 ? 不需要計算微分 ? 對面積計算中的各個值求和（積分） ? 非線性響應(yīng)特點 ? 易自動化實現(xiàn) ? 控制參數(shù)的選擇簡單 ? 參數(shù)的 任意性較小 29 ? Harris角點檢測算子是 Moravec角點檢測算子的改進 . ? Harris算子用高斯函數(shù)代替二值窗口函數(shù) ,對離中心點越近的像素賦于越大的權(quán)重，以減少噪聲影響。 ? Moravec算子只考慮了每隔 45度方向，Harris算子用 Taylor展開去近似任意方向。 2 Harris角點檢測 30 2 Harris角點檢測算法的步驟： ? 1.）計算圖像的方向?qū)?shù)，分別保存為兩個數(shù)組 Ix以及 Iy，這里可以使用任何方法，比較正統(tǒng)的是使用 Gaussian函數(shù)，因為在Harris角點檢測的推導(dǎo)過程中默認是采用了Gaussian函數(shù)作為其計算圖像偏導(dǎo)數(shù)的方法。當(dāng)然使用簡單的 Prewitt或者 Sobel算子也沒有關(guān)系。 31 2 Harris角點檢測算法的步驟： ? 2.）為每一個點計算局部自相關(guān)矩陣 ? u(x,y) = [Ix(x,y)^2*W Iy(x,y)Ix(x,y)*W。Ix(x,y)Iy(x,y)*W Iy(x,y)^2*W]。 ? 這里 *W代表以 x,y為中心與高斯模板 W做卷積，而這個模板的大小則需要你自己指定。 32 2 Harris角點檢測算法的步驟： ? 3.）如果這個 u的兩個特征值都很小，則說明這個區(qū)域是個平坦區(qū)域。如果 u的某個特征值一個大一個小，則是線，如果兩個都很大，那么就說明這是個角點。 Harris提供了另一個公式來獲取這個點是否是角點的一個評價： corness = det(u) k*trace(u)^2。 33 2 Harris角點檢測算法的步驟： ? 4.）這個 corness就代表了角點值，其中 k是你自己取的一個固定的變量，典型的為[,]之間。當(dāng)然在求取了每個點的corness以后，最好再做一個極大值抑制，這樣的效果比直接設(shè)置一個閥值要好。 34 3 SIFT尺度不變特征提?。? ? 2022年， David. Lowe
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