Войти
Обнаружение точки интереса - это недавняя терминология в компьютерном зрении, которая относится к обнаружению интереса баллы для последующей обработки. Интересная точка - это точка на изображении, которую в целом можно охарактеризовать следующим образом:
Исторически понятие точек интереса восходит к более раннему понятию обнаружения углов, где угловые особенности были обнаружены в начале работы с помощью PR Основная цель - получение надежных, стабильных и четко определенных характеристик изображения для отслеживания объектов и распознавания трехмерных CAD -подобных объектов из. Однако на практике большинство детекторов углов чувствительны не конкретно к углам, а к локальным областям изображения, которые имеют высокую степень вариации во всех направлениях. Использование точек интереса также восходит к понятию интересующих областей, которое использовалось для сигнализации о присутствии объектов, часто формулируемое в терминах выходных данных этапа обнаружения капли. Хотя детекторы больших двоичных объектов не всегда включались в класс операторов точки интереса, нет строгих причин для исключения дескрипторов больших двоичных объектов из этого класса. Для наиболее распространенных типов детекторов больших двоичных объектов (см. Статью о обнаружении больших двоичных объектов ) каждый дескриптор больших двоичных объектов имеет четко определенную точку, которая может соответствовать локальному максимуму, локальному максимуму в ответе оператора или центр тяжести не бесконечно малой области. Во всех других отношениях дескрипторы blob также удовлетворяют критериям точки интереса, определенным выше.
С точки зрения приложений, использование обнаружения углов и обнаружение больших двоичных объектов также пересекаются. Сегодня основное применение точек интереса - сигнализация точек / областей в области изображения, которые, вероятно, могут быть полезны для сопоставления изображений и распознавания объектов на основе просмотра. С этой целью было продемонстрировано, что несколько типов детекторов углов и детекторов капель очень полезны в практических приложениях (ссылки см. В соответствующих статьях). Детекторы пятен и детекторы углов также использовались в качестве примитивов для распознавания текстуры, анализа текстуры и для построения 3D-моделей из нескольких видов текстурированных объектов.
Если кто-то стремится провести различие между детекторами углов и детекторами капель, это часто можно сделать с точки зрения их свойств локализации в угловых структурах. Для структуры соединения в области изображения, которая соответствует пересечению физических краев в трехмерном мире, свойства локализации углового детектора в большинстве случаев будут намного лучше, чем свойства локализации, которые были бы получены с помощью детектора blob. Следовательно, с целью вычисления структуры и движения с нескольких точек зрения, угловые детекторы во многих случаях будут иметь преимущества по сравнению с детекторами больших двоичных объектов с точки зрения меньшей ошибки локализации. Несмотря на это, дескрипторы blob также продемонстрировали свою полезность при связывании объектных моделей с временными изображениями.
С точки зрения концепций, существует также тесная связь между понятием точек интереса и детекторами гребня, которые часто используются для сигнализации о наличии удлиненных объектов. Более того, что касается функций, которые проходят вдоль одномерных кривых в пространстве изображения, существует связанное понятие детекторов границ, которые удовлетворяют аналогичным требованиям с точки зрения рабочих определений, четко определенной протяженности, локально высокого информационного содержания. и повторяемость.
