Детектор основных областей на основе кривизны - Principal curvature-based region detector

В детектор области на основе основной кривизны, также называемый PCBR ^[1] это детектор особенностей используется в полях компьютерное зрение и анализ изображений. В частности, PCBR Детектор предназначен для приложений распознавания объектов.

Детекторы локального региона обычно можно разделить на две категории: детекторы на основе интенсивности и структурные детекторы.

Детекторы на основе интенсивности зависят от анализа локальной дифференциальной геометрии или рисунков интенсивности, чтобы найти точки или области, которые удовлетворяют некоторым критериям уникальности и стабильности. Эти детекторы включают ПРОСЕЯТЬ, Гессен-аффинный, Харрис-Аффин и MSER и Т. Д.
Детекторы на основе структуры зависят от структурных функций изображения, таких как линии, края, кривые и т. д., для определения точек интереса или областей. Эти детекторы включают краевая область (EBR) и масштабно-инвариантные элементы формы (ФОПСИ)

С точки зрения инвариантности обнаружения, детекторы признаков можно разделить на детекторы фиксированного масштаба, такие как нормальные. Угловой детектор Харриса, масштабно-инвариантные детекторы, такие как ПРОСЕЯТЬ и аффинно-инвариантные детекторы, такие как Гессен-аффинный.

В PCBR детектор структурный аффинно-инвариантный детектор.

Почему новый детектор?

Во многих задачах распознавания объектов внутриклассовые изменения позы, освещения, цвета и текстуры могут вызывать значительные различия в локальной интенсивности. Следовательно, локальная интенсивность больше не дает стабильного сигнала обнаружения. Таким образом, операторы интереса на основе интенсивности (например, ПРОСЕЯТЬ, Харрис-Аффин ) - и основанные на них системы распознавания объектов - часто не могут идентифицировать отличительные признаки. Альтернативой локальным меткам интенсивности является захват полулокальных структурных меток, таких как края и криволинейные формы. Эти структурные сигналы, как правило, более устойчивы к вариациям интенсивности, цвета и позы. Как таковые, они обеспечивают основу для более стабильного оператора интереса, что, в свою очередь, повышает точность распознавания объектов. PCBR Детектор был разработан, чтобы использовать эти более надежные структурные признаки изображения.

Описание алгоритма

Шаг 1. Обнаружение криволинейной структуры

Как структурный детектор, PCBR не использует ребра, вместо этого он использует криволинейные структуры, также называемые гребни. Обнаружение криволинейных структур генерирует единый отклик как для линий, так и для краев, создавая более четкий структурный эскиз изображения, чем обычно дает изображение градиента амплитуды. Алгоритм Стегера ^[2] модифицирован для получения криволинейных изображений. Поскольку используется только первый шаг этого алгоритма, который заключается в вычислении изображений основной кривизны, основная кривизна принимается в качестве имени этого детектора. Чтобы получить главную кривизну, вычисляется матрица Гессе:

${ Displaystyle H ( mathbf {x}) = { begin {bmatrix} L_ {xx} ( mathbf {x}) & L_ {xy} ( mathbf {x}) L_ {xy} ( mathbf { x}) & L_ {yy} ( mathbf {x}) end {bmatrix}}}$

куда ${ Displaystyle L_ {aa} ( mathbf {x})}$ - вторая частная производная изображения, вычисленная в точке x в ${ displaystyle a}$ направление и ${ Displaystyle L_ {ab} ( mathbf {x})}$ смешанная частная вторая производная изображения, вычисленная в точке x в ${ displaystyle a}$ и ${ displaystyle b}$ направления. Максимальное и минимальное собственные значения этой матрицы образуют два изображения, которые соответствуют белым линиям на черном фоне и черным линиям на белом фоне.

Шаг 2: поиск характеристик и устойчивости в масштабном пространстве

Чтобы сделать этот детектор масштабной инвариантностью и повысить надежность обнаружения, процесс Дэвида Лоу ^[3] ПРОСЕЯТЬ Детектор моделируется для обнаружения основной криволинейной структуры в масштабном пространстве. Изображения локальных максимумов основных значений кривизны используются для определения областей.

Шаг 3. Определение регионов с помощью улучшенных алгоритмов водораздела

Изображения основной кривизны очищаются морфологическим замыканием и пороговым значением гистерезиса, управляемым собственным вектором. Затем к изображениям применяется традиционный алгоритм водораздела для получения областей.

Шаг 4: выбор стабильного региона

Подобно процессу выбора стабильных регионов с помощью пороговой обработки в MSER,^[4] стабильные регионы выбираются при изменении местного масштаба. Для этого вычисляется ошибка перекрытия для каждой тройки последовательных шкал. Если ошибка перекрытия областей превышает 90%, сохраняется только одна область. Если ошибка больше 70% и меньше 90%, все регионы сохраняются. Если перекрытие меньше 70%, отбросьте эти области. Эти числа определены путем анализа чувствительности ПРОСЕЯТЬ дескриптор.

Чем отличается PCBR?

Это детектор на основе конструкции.
Он предназначен для обработки отклонений внутри класса.
Используется, когда местная интенсивность нестабильна.
Он обнаруживает полулокальный характерный регион.

Программные пакеты

Двоичный код реализации PCBR можно скачать с веб-страницы Тома Диттериха.^[5]