哈里斯边角侦测

✍ dations ◷ 2025-04-04 11:12:08 #影像科技

哈里斯边角侦测(Harris Corner Detector)是被广泛运用在电脑视觉的算法,主要是用于从影像中找出代表边角的特征点。最早是由Chris Harris 和Mike Stephens在1988年所提出,在当时是莫拉维克边角侦测器的改进版本。与 莫拉维克边角侦测器相比,不是对局部小块区域作45度角移动,而是考量了方向性值直接算出边角的微分值,这个方法在当时已被证明可以更准确地去分辨出边角。自从哈里斯边角侦测器被提出后,后续有很多算法试着去改良它,而这类的算法也在很多影像处理的应用上被采用作为前处理。

角落的概念就是它相邻的区域有两条截然不同方向的边,换句话说,角落也是两条边的接点,而这条边的附近有剧烈的亮度变化。边角是影像重要的特征,基本上边角的特性不会受到旋转、平移以及影像亮度的影响。虽然边角只是一张影像中的一小部分,但是通常却代表着一张影像中最重要的特征,因为它们的资讯相较于整张影像,富有代表性且可以被应用在影像接合,动作追踪,建立二维马赛克,立体视觉,以及相关的电脑视觉领域。

为了找出影像中的边角,科学家们提出了很多不同种的边角测试器包含Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 算子,哈里斯算子是其中最简单,有效,及可信赖的方法。这两种受欢迎的方法均是以局部结构矩阵来当作基础,相较于Kanade-Lucas-Tomasi (KLT)边角侦测,就算影像经过旋转或者是亮度的调整,哈里斯边角侦测具有良好的结果重现性,因此,它更被常使用在立体匹配及影像数据库检索。虽然仍有不少的缺点及限制,哈里斯边角侦测依在电脑视觉的应用中然是相当重要且基础的技术。

I ( x + Δ x , y + Δ y ) {\displaystyle I(x+\Delta x,y+\Delta y)} 可以用泰勒展开去近似,以 I x {\displaystyle I_{x}} I y {\displaystyle I_{y}} 分别代表 I {\displaystyle I} 在x及y方向的偏微分,于是我们可以近似成

一般而言,哈里斯边角侦测算法可以分成下列几个步骤:

如果输入是一张彩色影像,第一步便是转换成灰阶影像,可以加快处理速度

第二步是计算整张图的 I x ( x , y ) , I y ( x , y ) {\displaystyle I_{x}(x,y),I_{y}(x,y)}

有了 I x ( x , y ) , I y ( x , y ) {\displaystyle I_{x}(x,y),I_{y}(x,y)} 的资讯后,我们便可以建构结构张量 M {\displaystyle M}

在这一步,我们会运用下列的近似的式子来计算结构张量矩阵的最小的特征值:

λ m i n λ 1 λ 2 ( λ 1 + λ 2 ) = d e t ( M ) t r a c e ( M ) {\displaystyle \lambda _{min}\approx {\frac {\lambda _{1}\lambda _{2}}{(\lambda _{1}+\lambda _{2})}}={\frac {det(M)}{trace(M)}}}

t r a c e ( M ) = m 11 + m 22 {\displaystyle trace(M)=m_{11}+m_{22}}

另外一种常见的哈里斯响应是

R = d e t ( M ) k ( t r a c e ( M ) ) 2 = λ 1 λ 2 k ( λ 1 + λ 2 ) 2 {\displaystyle R=det(M)-k(trace(M))^{2}=\lambda _{1}\lambda _{2}-k(\lambda _{1}+\lambda _{2})^{2}}

而k是一个由经验所订出来的常数, k {\displaystyle k\in }

由于只靠前面的步骤选出的特征点很可能会在一小块区域有很多个,我们希望能在局部区域选出值最大的,因此会设定各个拥有局部最大值的特征点的距离不能太接近,如此便可以有效选出比较分散在整张图的特征点。

1. 哈里斯-拉普拉斯边角侦测

2. Differential Morphological Decomposition Based Corner Detector

3. Multi-scale Bilatera Structure Tensor Based Corner Detector

1. 影像对齐,影像缝合,影像配准

2. 建立二维马赛克

3. 三维场景建模及重建

4. 动作侦测

5. 物体识别

6. 基于内容的影像检索

7. 影片追踪

引用错误:在<references>标签中name属性为“harris2”的参考文献没有在文中使用
引用错误:在<references>标签中name属性为“dey2”的参考文献没有在文中使用
引用错误:在<references>标签中name属性为“derpanis2”的参考文献没有在文中使用

相关

  • 虎口脱险《虎口脱险》(La Grande Vadrouille),1966年出品的法国喜剧电影,讲述1942年英国空军一架轰炸机在巴黎上空被击中,机上乘员在几名巴黎市民的帮助下突破德国纳粹占领军的重重围追堵
  • 木本木本植物是一类植物的总称,指植物的茎内木质部发达,质地坚硬的植物,但并非生物分类学中植物的一个单元。一般直立、寿命长,能多年生长,与草本植物相对,人们常将前者称为树,后者称为
  • 补体受体补体受体(英语:complement receptor)是补体系统中的受体,是先天免疫系统的一部分。当有病原体入侵时,可通过抗体或其他途径激活补体蛋白切割为活性形式,再与细胞表面的补体受体结
  • 首陀罗首陀罗(梵语:शूद्र,Śūdra),又译戍陀罗,是印度教的第四个种姓,最早可以被追溯到《梨俱吠陀》的原人歌,在《摩奴法论》中也有他们的特殊规定。这个种姓由农民、高级佣人和工匠
  • 龟鳖目曲颈龟亚目 Cryptodira 侧颈龟亚目 Pleurodira龟鳖目(学名:Testudines)是脊索动物门爬行纲的一目,现存14科共341种各类龟、鳖,它们的肋骨进化成特殊的骨制和软骨护盾,称为龟甲。龟
  • 颗粒球粒细胞是一类细胞质中包含颗粒体(英语:Granule_(cell biology))的白细胞,又因其细胞核形态多样而称多形核白细胞,(PMN或PML)。术语多形核白细胞通常特指最常见的中性粒细胞。粒细胞
  • 汉江奇迹汉江奇迹(韩语:한강의 기적)狭义上指的是1953年—1996年间韩国首都汉城(今首尔)经济的迅速发展。因汉江贯穿了首尔市中心,将汉城分为江南和江北,故以汉江为名。这个名词是从描述原
  • Michael Angarano迈克·安格拉诺(英语:Michael Angarano;1987年12月3日-)是美国的一位演员。他出生在纽约布鲁克林。他出演过的主要作品有纽约医情。
  • 太原街不同地方都有街道以“太原”命名,你找的可能是:
  • 杉林区杉林区(台湾客家语南四县腔:cam limˇ ki/cam naˇ kiˊ)位于台湾高雄市东北半叶西南部,北接甲仙区,东连六龟区,南接美浓区、旗山区,西邻内门区,西北连台南市南化区。清光绪27年以前,