文档介绍：CSS角点检测 (CSS: Curvature Scale Space)
F. Mokhtarian and R. Suomela, Robust Image Corner Detection Trough Curvature Scale Space, TPAMI, Vol. 20, No. 12, 1998.
Research Scientist at NTT Basic Research Lab,Tokyo,Japan.
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CSS角点检测 (CSS: Curvature Scale Space)
CSS角点定义:边缘轮廓上的曲率极大值点
细节尺度上(Fine Scale): 定位性好,噪声多
粗糙尺度上(Coarse Sclae):定位性差,噪声少
CSS角点检测的思想:
在粗糙尺度上检测角点,在尺度空间中向精细尺度跟踪这个角点
F. Mokhtarian and R. Suomela, Robust Image Corner Detection Trough Curvature Scale Space, TPAMI, Vol. 20, No. 12, 1998.
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曲率尺度的演化
将曲线用弧长参数u表达为
曲线随着尺度变化的演化形式表达为:
其中: X,Y分别为曲线上的点的横、纵坐标,
X,Y都是u的一维函数,g为一维高斯函数,
g的参数代表了曲线的尺度
对曲线的横、纵坐标分别进行高斯滤波~!
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当由小变大时,曲线的尺度从细向粗演化。
非洲曲线
尺度从细向粗的演化
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曲线曲率的定义
尺度为的曲线,
曲率定义:
其中:
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曲率尺度空间图像
令二维函数
得到曲线的曲率尺度空间图像
(Curvature Scale Space Image)
非洲曲线的CSS图像
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曲率尺度空间图像对噪声的鲁棒性
叠加了形状噪声的非洲轮廓
原始CSS图像和有噪声的CSS图像叠加显示
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CSS角点检测的步骤
原始图像Canny边缘提取
从Canny边缘图上提取边缘轮廓
填补轮廓间隙
寻找轮廓上的T形角点
在最高尺度上计算曲率
并确定角点的候选点
(绝对曲率的极大值点)
跟踪角点到最低的尺度
以获得更好的位置精度
若邻近,去除T形角点
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填补间隙并提取T形角点
使用Canny方法从原始图像中检测边缘
从Canny边缘图像上提取边缘轮廓
添补边缘轮廓上的间隙
找到边缘轮廓的T形交点并记之为T形角点
Canny边缘检测容易造成边缘轮廓的间隙
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CSS角点检测与跟踪
在最高的尺度上计算边缘轮廓的曲率绝对值,并选择局部极大值点作为角点候选点,满足:
(1)大于阈值t(去除圆形角和噪声)
(2)至少两倍于两侧相邻的某个曲率极小值点
跟踪角点到最低(细)的尺度上以获得更好的位置精度:
对于在高尺度上检测到的极大值点,在其低一级尺度的邻域搜索极大值点
如此,向更低的尺度进行跟踪,直到最低的尺度
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