资源描述
图像特征点提取,图像变化的类型：,几何变化 旋转 相似(旋转 + 各向相同的尺度缩放) 仿射 (非各向相同的尺度缩放) 适用于: 物体局部为平面灰度变化 仿射灰度变化 (I a I + b),提取点特征的作用,图像的点特征是许多计算机视觉算法的基础：使用特征点来代表图像的内容 运动目标跟踪 物体识别 图像配准 全景图像拼接 三维重建,一类重要的点特征：角点,角点（corner points）： 局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点 图像局部曲率突变的点 典型的角点检测算法： Harris角点检测 CSS角点检测,不同类型的角点,什么是好的角点检测算法？,检测出图像中“真实的”角点 准确的定位性能 很高的重复检测率（稳定性好） 具有对噪声的鲁棒性 具有较高的计算效率,Harris 角点检测,C.Harris, M.Stephens. “A Combined Corner and Edge Detector”. Proc of 4th Alvey Vision Conference, 1988.,C.Harris was with The Plessey Company plc. U.K. in 1988.,Harris角点检测基本思想,从图像局部的小窗口观察图像特征 角点定义 窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化,Harris角点检测基本思想,平坦区域： 任意方向移动，无灰度变化,边缘： 沿着边缘方向移动，无灰度变化,角点： 沿任意方向移动，明显灰度变化,Harris检测：数学表达,将图像窗口平移u,v产生灰度变化E(u,v),Harris检测：数学表达,由：,得：,Harris检测：数学表达,于是对于局部微小的移动量 u,v，可以近似得到下面的表达：,其中M是 22 矩阵，可由图像的导数求得：,Harris检测：数学表达,窗口移动导致的图像变化：实对称矩阵M的特征值分析,max, min M的特征值,缓慢变化的方向,快速变化的方向,(max)-1/2,(min)-1/2,E(u,v)的椭圆形式,Harris检测：数学表达,1,2,“Corner” 1 和 2 都较大且数值相当 1 2; 图像窗口在所有方向上移动都产生明显灰度变化,如果1 和 2 都很小，图像窗口在所有方向上移动都无明显灰度变化,“Edge” 1 2,“Edge” 2 1,“Flat” region,通过M的两个特征值的大小对图像点进行分类:,Harris检测：数学表达,定义：角点响应函数R,(k empirical constant, k = 0.04-0.06),R的等高线图（k=0.2）,R的等高线图（k=0.1）,R的等高线图（k=0.05）,Harris检测：数学表达,1,2,“Corner”,“Edge”,“Edge”,“Flat”,R 只与M的特征值有关角点：R 为大数值正数边缘：R为大数值负数平坦区：R为小数值,R 0,R 0,R 0,|R| small,Harris角点检测,算法: 对角点响应函数R进行阈值处理：R threshold 提取R的局部极大值,Harris角点检测：流程,Harris角点检测：流程,角点响应函数R,Harris角点检测：流程,提取R的局部极值,Harris角点检测：流程,Harris角点检测：小结,沿方向 u,v的平均灰度变化可以表达成双线性形式：使用M的特征值表达图像点局部灰度变化的情况，定义角点响应函数： 一个好的角点沿着任意方向移动都将导致明显的图像灰度变化，即：R具有大的正数值。,Harris角点的性质,旋转不变性：,椭圆转过一定角度但是其形状保持不变 （特征值保持不变）,角点响应函数 R 对于图像的旋转具有不变性,Harris角点的性质,对于图像灰度的仿射变化具有部分的不变性,只使用了图像导数 = 对于灰度平移变化不变 I I + b,Harris角点的性质,对于图像几何尺度变化不具有不变性：,这几个点被分类为边缘点,角点 !,图像缩小,Harris角点的性质,随几何尺度变化，Harris角点检测的性能下降,Repeatability rate:,# correspondences # possible correspondences,C.Schmid et.al. “Evaluation of Interest Point Detectors”. IJCV 2000,参考,Harris角点：C.Harris, M.Stephens. “A Combined Corner and Edge Detector”. Proc. of 4th Alvey Vision Conference, 1988 一个介绍角点检测的网站：http:/www.cim.mcgill.ca/dparks/CornerDetector/index.htm 一个PPT讲义： Darya Frolova, Denis Simakov, Matching with Invariant Features, The Weizmann Institute of Science, March 2004,
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