Б. Г. Кухаренко

Алгоритмы анализа изображений для определения локальных особенностей и распознавания объектов и панорам

Описаны алгоритмы извлечения локальных особенностей изображения, которые используются для совмещения различных представлений объекта или сцены. Эти особенности инвариантны относительно масштабных преобразований и вращения, изменения точки наблюдения в трехмерном пространстве, присутствия шума и изменения интенсивности изображения. Процесс распознавания объектов на основе их локальных особенностей использует быстрый алгоритм поиска ближайших соседей в пространстве особенностей изображений известных объектов. Показано применение этого процесса для распознавания панорам на основе мозаик их частичных изображений.
Ключевые слова: распознавание объектов и сцен, совмещение изображений, особенности изображений, масштабная инвариантность, аффинная инвариантность, детекторы изображений, дескрипторы изображений

Kukharenko B. G.
Algorithms of image analysis for extracting local features and recognizing objects and panoramas

Paper describes algorithms for extracting image local features used for matching different representations of an object or scene. The image features are invariant to scale transforms and rotations, changing a point of view in the three dimensional space, an additive noise, and image intensity variation. The object recognizing process based on their local features utilizes fast nearest-neighbor algorithm in a local features space of known objects. As shown, the process can be applied to recognizing panoramas based on mosaics of their partial images.
Keywords: object and scene recognition, image matching, image features, scale invariance, affine invariance, image detectors, image descriptors

СОДЕРЖАНИЕ

1. Локальные особенности изображений
2. Операторы первого порядка для обнаружения краев изображений
   2.1. Основные операторы
   2.2. Анализ оператора дифференцирования
   2.3. Оператор Превитта для обнаружения краев
   2.4. Оператор Собела для обнаружения краев
   2.5. Детектор краев Канни
   2.6. Сравнение детекторов краев
3. Операторы второго порядка для обнаружения краев изображения
   3.1. Мотивация
   3.2. Лапласиан
   3.3. Оператор Марра—Хилдрета

4.Детектор Харриса для обнаружения углов
4.1.Автокорреляция как мера кривизны края
4.2.Некоторые свойства детектора Харриса

5.Обнаружение особенностей изображения, инвариантных к масштабу
5.1. Гауссова пирамида
5.2. Многомасштабный анализ изображений
5.3. Обнаружение особенностей при заданном масштабе в пространстве масштаб — положение и многомасштабный N-джет
5.4. Автоматический выбор масштаба и дескрипторы изображения, инвариантные относительно масштаба
5.5. Детекторы особенностей, инвариантные относительно масштаба со встроенным механизмом выбора масштаба
5.6. Масштабно-инвариантное преобразование особенностей (SIFT)
5.7. Детекторы каплевидных структур
5.8. Метод, основанный на сегментировании (суперпиксели)

6.Мозаики изображений и распознавание панорам
6.1. Совмещение особенностей
6.2. Совмещение изображений
6.3. Пример распознавания панорамы

7.Преобразование Хафа
7.1. Пространство аккумуляции (голосования) (пространство Хафа)
7.2. Пример обнаружения линий в пространстве аккумуляции (пространстве Хафа)

Список литературы