Động cơ thúc đẩy

Một phần của tài liệu Điểm bất động và ứng dụng trong nhận dạng đối tượng (Trang 33)

Trong trường hợp có các biến đổi affine thì nhìn chung sự thay đổi tỷ lệ là khác nhau ở mỗi hướng. Phương pháp phát hiện Harris-Laplace được thiết kế chỉ để xử lý các thay đổi tỷ lệ đồng dạng nên nó sẽ thất bại trong trường hợp có các biến đổi affine đáng kể. Hình 2.5 trình bày một cặp điểm được phát hiện trong các ảnh khi có phép biến đổi affine giữa chúng. Dòng trên thể hiện các điểm được phát hiện với phương pháp Harris đa tỷ lệ. Tỷ lệ (được chọn với hàm LoG) được hiển thị bằng màu đen. Ở dòng dưới, các vùng Harris-Laplace được

thể hiện bằng màu đen và các hình elip màu trắng là các vùng tương ứng được chiếu từ ảnh khác với phép biến đổi affine. Chúng ta có thể thấy rằng các vùng được phát hiện theo phương pháp Harris-Laplace không bao phủ cùng một bộ phần của ảnh bị biến dạng affine.

Trong trường hợp có phép biến đổi affine, khi đó sự thay đổi tỷ lệ không nhất thiết phải giống nhau ở mỗi hướng, nên các tỷ lệ được chọn một cách tự động không phản ánh được sự biến đổi thực sự của một điểm. Biết rằng các vị trí không gian của các điểm cực đại Harris làm thay đổi tương đối tỷ lệ phát hiện (Hình 2.4 và 2.5). Nếu các tỷ lệ phát hiện không phù hợp với thừa số tỷ lệ thực giữa các ảnh thì sẽ dẫn đến một lỗi dịch chuyển giữa các điểm tương ứng và các vùng liên đới cũng không phù hợp. Các tỷ lệ phát hiện phải thay đổi độc lập với các hướng trực giao để xử lý bất kỳ tỷ lệ affine nào. Vì vậy, chúng ta gặp phải vấn đề về việc tính toán ma trận moment cấp hai trong không gian tỷ lệ affine Gaussian, ở đó vùng lân cận hình tròn của một điểm được thay thế bằng hình elip. Mục tiếp theo sẽ trình bày cách giải quyết vấn đề này.

Hình 2.5. Điểm quan tâm bất biến tỷ lệ trong các ảnh bị biến đổi affine.

Một phần của tài liệu Điểm bất động và ứng dụng trong nhận dạng đối tượng (Trang 33)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(68 trang)