Implementált képfeldolgozó algoritmusok

1. Implementált képfeldolgozó algoritmusok Fazekas Attila Debreceni Egyetem, Informatikai Kar HURO – 3. WORKSHOP

2. SIFT • SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM • Skála- és irány független invariáns pont-leírók • Skála meghatározása • Lokális orientáció • Lokális koordinátarendszer • Gradiens irány-hisztogramok, több kisebb ablakban • Leíró vektor

3. SURF • SpeededUp Robust Feature • Számítási igénye alacsonyabb a legtöbb módszernél • Nagy hatásfokkal működik • A képek integráltját használja fel a konvolúciós lépés során • Alapötletét a SIFT szolgáltatta • Haar-féle leírókat használ a képek jellemzésére

4. FAST • Features from Accelerated Segment Test • Egyszerű sarokdetektor • Alacsony számításigényű • Egy pixel adott sugarú környezetében vizsgálja a többi pixelt • Sarkok egy halmazát találja meg • Metrika a sarkok erősségének mérésére

5. ORB • Oriented FAST and Rotated BRIEF • Rendkívül gyors bináris jellemző leírást tesz lehetővé • Forgatás invariáns és ellenáll a zajnak • Kétszer gyorsabb a SIFT-nél, valamint a SURF-nél • Számos helyzetben jobban alkalmazható • Valós idejű feldolgozás • Nincsenek licencezési problémák sem

6. MSER • Maximally Stable Extremal Regions • Összetartozások detektálása képeken • Az objektum különböző szögből látszik • Nagyszámú képi elemeket tesz közzé az összetartozó képekről • Jól alkalmazható sztereó párosítás és objektum-felismerés során is.

7. Star Feature Detector • A CenSurE eljáráson alapul. • Két egymással átfedésben lévő elforgatott téglalap alakú szűrőt használ • A szűrőt és annak hét skáláját alkalmazzák a kép összes pixelére. • A minták mérete konstans minden egyes skála illesztése során

8. Köszönöm a figyelmet!