JP5703312B2 - 特徴点の効率的なスケールスペース抽出及び記述 - Google Patents
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Description
a)異なる複数のスケールで、複数の三角形カーネルフィルタを用いて画像をフィルタリングするステップと、
b)各スケールでヘッセ行列の行列式の近似を計算し、ここで、各スケールkでの当該近似は、
c)ステップb)において得られたヘッセ行列の行列式の近似の、単一のスケール内であってかつスケールスペースに沿っての両方の複数の極値を検索して、これらの極値から複数のキーポイントを計算するステップと、
d)各キーポイントに対して、極値に局所化されて、ステップa)において得られたフィルタリングされた画像の応答を使用して計算された勾配情報から複数の主要な方向を検出するステップと、
e)各主要な方向に対して、キーポイント記述子を計算するステップとを含む方法。
1.第1に、各スケールのヘッセ行列の行列式の計算。
2.第2に、スケールスペースにおける複数の極値の検索。
3.最後のステップはオプションであり、当該ステップはサブピクセル及びサブスケールを用いた複数のキーポイントの発見にある。
Claims (8)
- 画像における複数のキーポイントのスケールスペース抽出及び記述のための、システムによって実行される方法であって、
a)異なる複数のスケールで、複数の三角形カーネルフィルタを用いて前記画像をフィルタリングし、ここで、前記複数の三角形カーネルフィルタは、複数の2D三角形状フィルタであるステップと、
b)各スケールでヘッセ行列の行列式の近似を計算し、ここで、各スケールkでの当該近似は、
c)ステップb)において得られたヘッセ行列の行列式の近似の、単一のスケール内の複数の極値と、スケールスペースに沿った複数の極値を検索して、これらの極値から前記複数のキーポイントを計算するステップと、
d)各キーポイントに対して、極値に局所化されて、ステップa)において得られた前記フィルタリングされた画像の応答を使用して計算された勾配情報から、複数の主要な方向を検出するステップと、
e)各主要な方向に対して、キーポイント記述子を計算し、ここで、前記キーポイント記述子は、特定のレイアウトを用いてサンプリングされた複数の方向付けられた勾配から構成され、ここで、前記複数の方向付けられた勾配は、
- 前記複数の主要な方向を検出するステップは、
各キーポイントに対して、前記キーポイントの近傍の内側の複数のサンプルを選択するステップと、
各サンプル(i,j)に対して、水平方向の勾配を、
各勾配を、その大きさに比例する重み及び前記キーポイントを中心とするガウスカーネルを用いて、ヒストグラムに累積するステップと、
前記複数の主要な方向を、前記ヒストグラムの最大値の近くの値を有する複数のピークを検索することによって発見するステップとを含む請求項1に記載の方法。 - 前記近傍は円近傍である請求項2に記載の方法。
- 前記レイアウトは、複数のセグメント及び複数のリングからなり、各セグメントは前記キーポイントの近傍の一部であり、各リングは、前記セグメントの中心が前記キーポイントからの同一のユークリッド距離に配置される特性をシェアする複数のセグメントのグループである請求項1から3までのうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記複数のキーポイントの前記計算は、サブピクセル及びサブスケールの精度を有して行われる請求項1から4までのうちのいずれか一項に記載の方法。
- 前記複数のキーポイントの前記計算は、補間される位置を決定するために各極値を中心とする二次関数をフィッティングし、同一のスケール、上位のスケール、及び下位のスケールの近接している複数のピクセルにおいて検索することにより行われる請求項5に記載の方法。
- 請求項1から6までのうちのいずれか一項に記載の方法を実行するように構成された手段を備えるシステム。
- コンピュータプログラムであって、
コンピュータ、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、アプリケーション特定用途集積回路、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、又はプログラマブルハードウェアの任意の他の形式上で前記コンピュータプログラムが実行されるときに、請求項1から6までのうちのいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されたコンピュータプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム。
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