Hàm Harris thích nghi tl

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Nghiên cứu và xây dựng bộ lọc ảnh thông qua phân loại ảnh kết hợp với gom cụm (Trang 36)

Ph ng pháp phát hi n đi m quan tâm Harris d a trên ma tr n moment c p hai. Ma tr n moment c p hai, còn g i là ma tr n t ng quan t đ ng, th ng

đ c dùng cho vi c phát hi n đ c tr ng ho c mô t các c u trúc nh c c b . Ma tr n này đ c làm thích nghi v i các thay đ i v t l , làm cho nó đ c l p v i đ

phân gi i c a nh. Ma tr n moment c p hai thích nghi t l (scale-adapted

second moment matrix) đ c đ nh ngh a nh sau:

航(捲,購彫,購帖) = 峙航航怠怠 航怠態

態怠 航態態峩 =購帖態g(購怠)茅 峪詣詣態掴(捲,購帖) 詣掴詣槻(捲,購帖)

掴詣槻(捲,購帖) 詣態槻(捲,購帖) 崋 (2.7)

đây 瀧 là t l tích phân, 第 là t l vi phân và L叩 là phép đ o hàm đ c tính theo h ng a. Ma tr n này mô t s phân b gradient trên m t vùng lân c n c c b xung quanh m t đi m. Các đ o hàm đ a ph ng đ c tính v i các hàm nhân Gaussian có kích th c đ c xác đ nh b i t l c c b 第(t l vi phân - differentiation scale). Sau đó, các đ o hàm này đ c tính trung bình trong vùng lân c n c a đi m đó b ng vi c làm tr n v i c a s Gaussian có kích th c 瀧 (t

l tích phân - integration scale). Các giá tr riêng c a ma tr n này mô t hai s

thay đ i tín hi u ch y u trong vùng lân c n c a m t đi m. c tính này cho phép trích ch n các đi m, mà đ i v i chúng c hai đ cong đ u đáng k , đi u

này có ngh a là s thay đ i tín hi u là đáng k các h ng tr c giao t c là các góc, các m i n i v.v... Các đi m nh v y n đ nh trong các đi u ki n chi u sáng

tùy ý và đ i di n cho m t nh. M t trong nh ng ph ng pháp phát hi n đi m quan tâm tin c y nh t, đó là ph ng pháp Harris, d a theo nguyên t c này. Phép

đo Harris k t h p d u v t và đ nh th c c a ma tr n moment c p hai đ c xác

潔剣堅券結堅券結嫌嫌 = 穴結建盤航(捲,購彫,購帖)匪 伐 糠建堅欠潔結態盤航(捲,購彫,購帖)匪 (2.8) Các giá tr c c đ i c c b c a cornernessxác đ nh v trí c a các đi m quan tâm, đó đ c xác đnh thông qua th c nghi m.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin Nghiên cứu và xây dựng bộ lọc ảnh thông qua phân loại ảnh kết hợp với gom cụm (Trang 36)