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原理简介:经过匹配函数的计算,可以得到一组匹配点的对应坐标。仿射变换(Affine Transformation)是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,保持二
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专 业:
数字媒体技术
课 程 名 称:
《计算机视觉》
姓 名:
孟渝桓
学 号:
18221785
完 成 时 间:
2021 年 1 月 18 日 完成
2021 年 1 月 25 日 修改
2 / 17
1.
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本次作业主要包含了 Harris 角点检测,RANSAC 以及 HOG 描述符,最终将会利用这些工具来完成全
景拼接。本文主要对本次图像拼接的实现做解释说明。
2.
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2.1.
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1 Harris
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原理简介:
Harris 角点检测算子是于 1988 年由 Chris Harris & Mike Stephens 提出来的角点检测方法,实质上是对
Moravec 算子的改良和优化。算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动,比较滑动
前与滑动后窗口中的像素灰度变化程度,如果存在任意方向上的滑动,都有着较大灰度变化,那么我们可以
认为该窗口中存在角点。
当窗口发生移动时,滑动前与滑动后对应的窗口中的像素点灰度变化描述如下:
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即:
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其中:
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所以 E 可表示为:
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23
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由于采用了正方形窗口,E 的响应比较容易受到干扰,所以要对 E 做一次高斯平滑增加抗噪能力。接着将 E
变为二次型:
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A
然后 Harris 定义了一个角点响应函数:
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"
GH
&
!
CDE ' 9< /;
!
????????GH ' 9.<
至此,可以求得每个点的角点响应值。然后用阈值过滤掉一部分的角点,再用非极大值抑制进行细化,即 可
得到图像的角点。
函数实现:
harris_corners.m
输入:
image:需要检测角点的(H*W*3)图像。
window_size:检测窗口的大小。
k:角点响应方程参数。
border:我们对图像边界上的角点并不感兴趣,忽略边界的角点。
3 / 17
输出:
corners:检测出的角点结果。(H*W)的 0/1 值图像,认为是角点处的值置为 1,不是的置为 0。
步骤:
1. 将 RGB 图像转化为灰度图;
2. 计算图像
#
方向和
%
方向的梯度值;
3. 计算角点响应函数中的 A、B、C(梯度乘积结果), 并 对 得 到 的 结果做一次高斯平滑增加抗噪能力;
4. 根据角点响应函数计算每个像素点的角点响应值;
5. 找出图像的最大响应值
1IJ#
,将阈值设为
7K76!LMN
,根据阈值过滤角点;
6. 非极大值抑制;
7. 剔除边界上的无效角点;
8. 输出结果。
具体实现请见 Matlab 代码及代码注释。
当检测窗口大小取 3*3,参 数 k 取 0.04,边界 border 取 10 像素时,对于图像 sudoku.png 能检测出 1249
个角点,耗时大约在 0.3-0.5 秒之间,如图所示。
2.2.
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2
'($)*+,-./
2.2.1.
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原理简介:
利用 Harris 角点检测算法定位两张图片中的关键点后,接下来需要对检测到的关键点进行匹配,确定
好两张图片中哪些点是一一对应的。这就需要先对关键点进行描述。一个简单的方法是,选取关键点周围的
一个固定区域(patch),并利用该区域的信息生成一组描述向量(descriptors)。由于用于测试的两张实例比
较简单,可以直接用像素值当描述向量(即展开成一维向量)。为了增加光照稳定性,需要将这个向量进行
标准正态化。
函数实现:
describe_keypoints.m
simple_descriptor.m
describe_keypoints.m 输入:
image:(H*W*3)图像,用于提取 patch 中的像素值,生成描述向量。
corners:(H*W)图像,Harris 角点检测函数 harris_corners( )检测出的角点图。
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型爷
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