Mat rn Moment cp hai Affine

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 41)

Ma tr n moment c p hai có th đ c dùng đ c l ng hình d ng không

đ ng h ng c a m t c u trúc nh c c b . c tính này đ c tìm ra b i

Lindeberg (1998) và sau đó là Baumberg (2000) đ phát hi n s bi n d ng affine c a m t c u trúc đ ng h ng. Sau đây là cách xác đ nh hình d ng không đ ng h ng c a m t vùng lân c n c a m t đi m.

Hình 2.9. i m quan tâm b t bi n t l trong các nh b bi n đ i affine

Hình 2.9: (Hình trên) các đi m quan tâm ban đ u đ c phát hi n v i b phát hi n Harris đa t l và các t l đ c tr ng c a chúng đ c l a ch n b i đnh t l c a hàm Laplacian (màu đen-Harris-Laplace). (Hình d i) đi m đ c tr ng

đ c phát hi n v i ph ng pháp Harris-Laplace (màu đen) và các đi m t ng

ng t nh khác đ c chi u v i phép bi n đ i affine (màu tr ng).

Trong không gian t l , ma tr n moment c p hai µ v trí đi m x cho tr c đ c xác đ nh b i công th c:

航(捲,デ 荊 デ 経) =穴結建(デ 経)訣(デ 荊)茅 盤(椛詣)(捲,デ 経)(椛詣)(捲,デ 経)脹匪 (2.10)

Trong đó デ 荊 và デ 経 là các ma tr n đ ng bi n, các ma tr n này xác đ nh các hàm nhân Gaussian tích phân và vi phân. Rõ ràng, không th c t đ tính toán ma tr n này cho t t c các k t h p có th c a các tham s kernel. Không m t tính t ng quát chúng ta có th gi i h n s đ t do b ng vi c thi t l p デ 荊 = 嫌 デ 経, s

là m t h ng s . Vì v y, các nhân vi phân và tích phân s ch khác nhau v kích c mà không khác nhau v hình d ng.

2.4.2.1. Phép bi n đ i affine c a ma tr n moment c p hai

Xét m t đi m xL b bi n đ i b i phép bi n đ i tuy n tính xR = AxL. Ma tr n µL đ c tính đi m xL c ng b bi n đ i theo cách sau:

航 岾捲挑,布 荊,詣,布 経,詣峇 =畦脹航 岾捲眺,布 荊,迎,布 経,迎峇 畦 =畦脹航 岾畦捲挑,畦 布 荊,詣 畦脹,畦 布 経,詣 畦脹峇 畦 (2.11) N u ta bi u th các ma tr n t ng ng b i: 航(捲挑,デ 荊,詣,デ 経,詣) = 警挑 航(捲眺,デ 荊,迎,デ 経,迎) = 警眺 V y các ma tr n này đ c vi t l i nh sau: ML = ATMRA MR = A-TMLA-1 (2.12)

Trong tr ng h p này các nhân vi phân và tích phân đ c bi n đ i thành:

∑R = A∑LAT

Gi s r ng ma tr n ML c ng đ c tính theo cách nh v y: デ 荊,詣 =購彫警挑貸怠 デ 経,詣 =購帖警挑貸怠 (2.13)

Trong đó các đ i l ng vô h ng I và D là các t l tích phân và vi phân t ng ng. Vì v y, ta có th tìm đ c m i quan h sau:

布 荊,迎 =畦 布 荊,詣 畦脹 =購彫(畦警挑貸怠畦脹) = 購彫(畦貸脹警挑畦貸怠)貸怠=購彫警眺貸怠

布 経,迎 =畦 布 経,詣 畦脹 =購帖(畦警挑貸怠畦脹) = 購帖(畦貸脹警挑畦貸怠)貸怠 =購帖警眺貸怠 (2.14)

i u này cho th y r ng vi c l i d ng các đi u ki n, đ c đ nh ngh a

công th c (2.13) d n đ n các m i quan h công th c (2.14), v i gi đnh là các

đi m đ c thu t l i b i phép bi n đ i affine và các ma tr n đ c tính toán cho các t l t ng ng I và D. Bây gi chúng ta có th đ o ng c v n đ này và gi s r ng có hai đi m đ c thu t l i b i m t phép bi n đ i affine nào đó. N u ta c l ng đ c các ma tr n ∑R và ∑L đ các ma tr n này xác minh cho các

đi u ki n (2.13) và (2.14), thì quan h (2.12) s đúng. c tính này cho phép các tham s c a phép bi n đ i đ c bi u di n tr c ti p b i các thành ph n c a ma tr n đó. Khi đó, phép bi n đ i affine đó có th đ c đ nh ngh a nh sau:

Trong đó R là ma tr n tr c giao th hi n m t phép quay b t k ho c phép bi n đ i ph n chi u (đ i x ng g ng). M c ti p theo trình bày v m t thu t toán l p cho vi c c l ng các ma tr n ∑L và ∑R. Phép bi n đ i affine có th đ c c l ng t i đa là m t phép quay gi a hai đi m t ng ng mà không bi t tr c v phép bi n đ i này. H n n a, các ma tr n ML và MR, đ c tính d i các đi u ki n (2.13) và (2.14), xác đnh các vùng t ng ng đ c đ nh ngh a b i công th c XTMx = 1. N u vùng lân c n c a các đi m xR và xL đ c chu n hóa b i các phép bi n đ i 隙眺嫗 =警眺怠 態エ 隙眺 và 隙挑嫗 =警挑怠 態エ 隙挑 , thì các vùng đ c chu n hóa này

đ c thu t l i b i m t phép quay đ n gi n 隙挑嫗 = 迎隙眺嫗

隙眺 = 畦隙挑 = 警眺貸怠 態エ 迎警挑怠 態エ 隙挑,警眺怠 態エ 隙眺 =迎警挑怠 態エ 隙挑 (2.15) Các ma tr n 警挑嫗 và 警眺嫗 trong các c u trúc đ c chu n hóa b ng v i ma tr n quay thu n túy (Hình 2.10). M t khác, các m u c ng đ trong các c u trúc

đ c chu n hóa là đ ng h ng d i d ng ma tr n moment c p hai.

Hình 2.10. Bi u đ gi i thích phép chu n hóa affine d a trên các ma tr n moment c p hai. T a đ nh đ c chuy n đ i thành các ma tr n 警挑貸怠 態エ

警眺貸怠 態エ . Các nh b bi n đ i đ c thu t l i b i m t phép bi n đ i tr c giao.

2.4.2.2. Phép đo tính đ ng h ng (Isotropy Measure)

Ma tr n moment c p hai c ng có th đ c chuy n đ i thành phép đo đ ng h ng. Không m t tính t ng quát, chúng ta gi s r ng m t c u trúc không đ ng

h ng c c b là m t c u trúc đ ng h ng d i phép bi n đ i affine. bù vào s bi n d ng affine, ta ph i tìm ra m t phép bi n đ i mà phép bi n đ i này chi u m u không đ ng h ng thành m t m u đ ng h ng. Chú ý r ng phép quay gi l i tính đ ng h ng c a m t m nh nh, vì v y, s bi n d ng affine c a m t c u

trúc đ ng h ng có th đ c xác đ nh t i đa là m t nhân t c a phép quay. Phép quay này có th đ c khôi ph c b i các ph ng pháp d a vào h ng gradient c a nh. Tính đ ng h ng c c b có th đ c đo b i các giá tr riêng c a ma tr n moment c p hai (x, I, D). N u các các giá tr riêng b ng nhau thì chúng ta xét

đ n tính đ ng h ng c a đi m đó. đ t đ c phép đo chu n hóa ta ph i s d ng t l gi a các giá tr riêng:

劇= 碇尿日韮(禎)

碇尿尼猫(禎) (2.16)

Giá tr c a T thay đ i trong kho ng [0…1] b ng 1 đ i v i m t c u trúc

đ ng h ng hoàn toàn. Phép đo này có th cho m t đáp ng h i khác đ i v i các t l khác nhau vì ma tr n đ c tính đ i v i t l tích phân và vi phân cho tr c. Các t l này nên đ c ch n đ c l p v i đ phân gi i c a nh. K thu t l a ch n t l cho ta kh n ng đ xác đ nh t l tích phân có liên quan t i c u trúc nh c c b . Các t l tích phân và vi phân có th đ c thu t l i b i m t h ng s s, D = s I. Hi n nhiên là t l vi phân nên nh h n t l tích phân. Th a s s không nên quá nh , m t khác vi c làm tr n c ng không nên quá nhi u đ i v i phép l y vi phân. M t khác s nên đ nh đ c a s Gaussian v i kích th c I có th tính trung bình ma tr n đ ng bi n (x, D, I) trong vùng lân c n c a đi m đó.

M t ý t ng đó là kh nhi u mà không làm m t đi hình d ng không đ ng h ng c a các c u trúc nh đ c quan sát. Gi i pháp là ch n t l vi phân D đ c l p v i t l I, đi u này có ngh a là thay đ i th a s s trong ph m vi [0.5,…,0.75]. Cho tr c t l tích phân chúng ta ph i tìm ki m t l D mà đ i v i nó đáp ng c a phép đo tính đ ng h ng đ t đ c m t giá tr c c đ i đa ph ng. Vì v y, hình d ng đ c ch n cho c u trúc đ c quan sát g n v i m t c u trúc đ ng h ng h n.

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 41)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(95 trang)