角點檢測演算法及其描述子評估介紹
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一、角點檢測子的效果評估
1.1 Harris同SIFT、FAST、SURF等角點檢測方法匹配效果
1.2 S-LOCOCO同Harris及KLT的比較
1.3 FAST同其它方法的比較
1.4 各類基於曲線的角點檢測方法比較
1.5角點檢測子評估總結
在基於影象畫素的角點檢測方法裡FAST-9及FAST-ER方法對於影象旋轉、尺度變化具有較高的穩定性,但是其對於噪聲非常敏感,噪聲過多能極大影響其匹配率,包括近來的許多檢測匹配方法(ORB、BRISK、KAZE等)都是利用FAST-9方法作為角點檢測子。而DOG運算元(Hessian矩陣)對於噪聲具有較高魯棒性,所以SIFT方法選擇這個角點檢測子,其次SUSAN對於噪聲也有一定魯棒。另外我們可以發現的對於不同影象集,其各類方法的評估結果並不一定相同,每類影象都有其最優的角點檢測方法。
對於基於曲線邊緣的角點檢測方法來說,因為邊緣條件的限制,其不僅定位準確,而其對尺度、旋轉、噪聲變換都有非常好魯棒性,因但為其非常依賴於邊緣提取的結果,所以很難去與其檢測方法評估,其一般是通過由Canny方法提取的邊緣來進行角點檢測,近年來,GCM所能達到效果最優。
二、各類描述子評估
描述子評估主要是評估影象在經過不同變換後,其匹配的正確率,其定義為:
其錯誤率定義:
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