2015-运动跟踪-角点检测课件.pptVIP

运动跟踪----角点检测;一．运动目标检测;?二．目标跟踪;1.1什么是跟踪(Tracking)？ ;1.2 运动目标的表示方法;1.3 跟踪问题的解决思路*;1.3 跟踪问题的解决思路;2自底向上(Bottom-up)的处理方法2.1基于点的跟踪;2.1基于点的跟踪;角点检测;;;;角点检测;1. Moravec角点检测 Moravec于1977年提出了利用灰度方差提取点特征的算子。该算法的思想非常简单，后来的很多算法都是基于该算子改进的。 Moravec角点检测算子可以简单描述为：在角点的某个领域内，亮度的变化在任意一条通过该点的直线上都很大．． ;　根据Moravec角点检测算法，简化算法。 设F(i,j)表示基准图像,选取一个3×3的活动窗口，对于每一象素点(i,j)，分别计算其在水平、垂直、左对角线和右对角线方向上与相邻象素灰度值的差的平方和，并把其中最小值的称为该象素点的灰度变化特征值，记为O(i,j)。 ;Limitations Moravec算法的主要缺点是： Moravec算法只检测了窗口函数在8个基本方向上移动的强度变化，不能准确提取出全部角点； Moravec算子没有对图像进行降噪处理，所以其响应对噪声敏感； Moravec算子对边缘响应很敏感．;角点检测;2 SUSAN角点检测; SUSAN 算法的基本原理是：在每个像素移动一个小的圆形模板以检测局部信息，并利用预先设定的亮度阈值比较模板核及其周围像素的亮度值，亮度值相同或相近的为一个USAN，最后通过面积最小的USAN 检测角点。 ;a:核心点在角点上， USAN面积最小； b:在边缘线上，USAN面积是最大面积的一半； c、d：面积更大。 所以可根据面积的大小检测出角点。;2 SUSAN角点检测;2 SUSAN角点检测;角点检测;最 小 亮 度 变 化 (Minimum Intensity Change,MIC)，是Trajkovic 等于1998年提出的一种快速算法。 对角点的定义：所有方向上灰度变化最大的点。 该算法使用一个圆形模板，计算任意一条直径的 两个端点与圆点（核心点）差的平方和，然后求其最小值，作为该点的反应函数值。反应函数值大于某个阈值即为角点。;;3 MIC角点检测;;3 MIC角点检测;;;3 MIC角点检测;;;;;3 MIC角点检测;3 MIC角点检测;3 MIC角点检测;3 MIC角点检测;;改进的MIC 算法;线性插值MIC;线性插值MIC（加椒盐噪声）;角点检测;;Harris角点检测基本思想;Harris角点检测基本思想;;;;;;;R的等高线图（k=0.2）;R的等高线图（k=0.1）;R的等高线图（k=0.05）;Harris检测：数学表达;;;Harris角点检测：流程;Harris角点检测：流程;Harris角点检测：流程;Harris角点检测：流程;;Harris角点的性质;Harris角点的性质;Harris角点的性质;;参考