具体内容如下:
判别特征点pp是否是一个特征点,可以通过判断以该点为中心画圆,该圆过16个像素点。设在圆周上的16个像素点中是否最少有nn个连续的像素点满足都比Ip+tIp+t大,或者都比Ip−tIp−t小。(这里IpIp指的点pp的灰度值,tt是一个阈值)如果满足这样的要求,则判断pp是一个特征点,否则pp不是。在原论文中nn的值一般设为12。
如下图所示:
这种基于学习的特征点检测方法分成两个阶段,如下所示:
阶段1:对你需要检测的场景的多张图像进行角点提取,在提取的过程中,使用你给定的nn和一个合适的阈值进行检测,同时这里不使用上面提出的先检测4个像素点的方法(因为你选择的nn可能小于12啊)。这样我们就提取到了许多的特征点,作为训练数据。
对于圆上的16像素点位置x∈{
1,...,16}x∈{1,...,16},若选择一个位置xx对上面得到的特征点集进行划分,划分为3个部分,如下:
最后还有一个问题,如何解决特征点容易挤在一起的问题呢?
作者在这里提出了一种非最大值抑制的方法,给每个已经检测到的角点一个量化的值VV,然后比较相邻的角点的VV值,然后删除VV值较小的角点。
作者在论文中提出了几种不同的VV值的定义,最后主要是使用两种不同的定义:
(1)把角点的灰度与它邻近的16个点的灰度值的差值的绝对值的和作为VV的值;
(2)作者提出,为了计算速度的提升,在(1)的基础上更改为:
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