【问题标题】:When implementing a Harris Corner detector, where are the window shifts taken into account? [closed]在实现 Harris Corner 检测器时,窗口偏移在哪里考虑? [关闭]
【发布时间】:2018-08-22 06:18:33
【问题描述】:

我正在研究如何在 MATLAB 中实现 Harris Corner 检测器,在各种在线讲座幻灯片中,它详细介绍了该过程如下:

但是,就我现在的理解而言,这个过程的前几个步骤是计算二阶矩矩阵 M。但是,如下图所示,也有涉及 u 和v,这是正在移动的窗口。代码中在哪里考虑了这一点(例如,在此处答案中显示的代码中:Implementing a Harris corner detector

我想我只是误解了数学如何转换为这里的代码。另外,上面幻灯片的图片取自这里:http://alumni.media.mit.edu/~maov/classes/comp_photo_vision08f/lect/18_feature_detectors.pdf

【问题讨论】:

  • 这个问题对于 SO 来说是题外话。试试 SP。
  • @FrancescoCallari 下次会做,谢谢!我不确定该去哪一个,因为我的问题是编码与图像处理的混合。

标签: algorithm matlab image-processing computer-vision corner-detection


【解决方案1】:

该描述不完整且不准确。

如有疑问,请始终寻找源头。在这种情况下,Harris 和 Stephens 的论文:

C.哈里斯和 M.斯蒂芬斯 (1988)。 “一种组合的角和边缘检测器”(PDF)。第四届阿尔维愿景会议论文集。第 147-151 页。 http://www.bmva.org/bmvc/1988/avc-88-023.pdf

(链接取自the Wikipedia article)。

如果你读了这篇论文,你会发现他们确实写了

E(x,y) = (x,y)M(x,y)T

但是您可以阅读页面上包含该等式的其余文本,以了解 E(x,y) 是由小的偏移 (x,y) 产生的强度变化。 M 的一个特征向量现在给出了最大变化的方向,M 的特征值表明了这种变化在那个方向上和垂直于它的强度。 (x,y) 不再相关,我们不关心任何特定的移位距离,我们只关心在任何选定方向上发生微小移位时信号会发生多少变化。

【讨论】:

  • 啊,我明白了。因此,因为我们能够仅从矩阵 M 中获取我们需要的所有信息,所以我们不需要手动实现移位。
  • @Yuerno:确实。在论文中,作者的工作基于之前的角检测器,他们说“[另一个过滤器的]响应是各向异性的,因为只考虑了每 45 度的一组离散偏移 - 可以涵盖所有可能的小偏移通过对位移原点进行解析展开”。矩阵 M 为您提供了这些各向同性信息。
  • 有道理,谢谢!也感谢您链接论文,一定会仔细阅读。
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