Краткое описание работы SURF

Question

Я пытаюсь выяснить, как работает функция обнаружения SURF. Я думаю, что добился определенного прогресса. Я хотел бы знать, как я от того, что происходит на самом деле.

• Шаблон изображение, которое вы уже получили хранятся и реальные изображения сравниваются на основе «ключевых точек» или некоторые важные особенности в двух изображениях.

• Наименьшее Евклидово расстояние между этими же точками составляет хорошее совпадение.

• Что представляет собой важную функцию или ключевую точку? Угол
  (пересечение ребер) или blob (резкое изменение интенсивности).

• SURF использует капли.

• Он использует матрицу Гессиана для обнаружения пятен или выделения признаков.
  Гессен-матрица - это матрица вторых производных: это
  выяснить минимальные и максимальные значения, связанные с интенсивностью
  данная область на изображении.

Answer 1

просеять/серфинга и т.д. имеют 3 этапа: особенности

1. Поиск/ключевые точки, которые, вероятно, будут найдены в разных образах того же объекта снова (серфинг использует окно фильтры Afair). эти функции должны быть масштабируемыми и вращаться, если это возможно. углы, капли и т. д. хороши и чаще всего обыскиваются в нескольких масштабах.

2. найти правильную «ориентацию» этой точки, чтобы, если изображение повернуто в соответствии с этой ориентацией, оба изображения выравниваются относительно этой единственной ключевой точки.

3. расчет «дескриптора», который имеет информацию о том, как выглядит окрестность ключевой точки (после ориентации) в правом масштабе.

сейчас ваше вычисление расстояния в евклидовом пространстве выполняется только в дескрипторах, а не в местах расположения клавиш!

Важно знать, что шаг 1 не установлен для SURF. SURF на самом деле является этапом 2-3, но авторы дают предложение о том, как можно сделать шаг 1, чтобы добиться синергии с шагами 2-3. синергия заключается в том, что на обоих этапах 1 и 3 используются интегральные изображения для ускорения работы, поэтому интегральное изображение должно вычисляться только один раз.