- ТРИБУНА УЧЁНОГО электронный научно-практический журнал
✒ ОПУБЛИКОВАТЬ СТАТЬЮ В НАШЕМ ЖУРНАЛЕ
ОПУБЛИКОВАТЬ СТАТЬЮ
-
•
РЕГИСТРАЦИЯ•ВХОД•
НАХОЖДЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ ТОЧЕК НА ИЗОБРАЖЕНИИ ДЕТЕКТОРОМ ХАРРИСА
Статья опубликована в журнале за "Декабрь 2023"
Автор(ы) статьи: Фролов И.В.
PDF файл статьиУДК 004 Фролов Игорь Викторович студент магистратуры факультет вычислительной техники Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина Россия, г. Рязань e-mail: frololov98@mail.ru Научный руководитель: Хруничев Роберт Вячеславович кандидат технических наук, доцент Рязанский государственный радиотехнический университет им. В.Ф. Уткина Россия, г. Рязань НАХОЖДЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ ТОЧЕК НА ИЗОБРАЖЕНИИ ДЕТЕКТОРОМ ХАРРИСА Аннотация: В статье рассмотрен алгоритм работы детектора Харриса дано его математическое и структурное описание. Рассмотрены преимущества и недостатки метода. Ключевые слова: ключевые точки, компьютерное зрение, детекторы, дескрипторы, обнаружение объектов, программирование, вычислительная техника. Frolov Igor Viktorovich master student Ryazan state radio engineering university named after V.F. Utkin Russia, Ryazan Scientific adviser: Khrunichev Robert Vyacheslavovich candidate of technical sciences, associate professor Ryazan State Radio Engineering University named after V.F. Utkina Russia, Ryazan FINDING KEY POINTS IN THE IMAGE BY THE HARRIS DETECTOR Abstract: The article considers the algorithm of operation of the Harris detector and gives its mathematical and structural description. The advantages and disadvantages of the method are considered. Key words: key points, computer vision, detectors, descriptors, object detection, programming, computer technology. 1 Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 12/2023 https://tribune-scientists.ru Детектор Харриса Данный метод был впервые представлен Крисом Харрисом и Майком Стивенсом в 1988 году. Авторы улучшили детектор Моравеца, добавив анизотропию по всем направлениям, т.е. рассматривать производные по направлениям. Детектор учитывает разницу в оценке угла непосредственно в зависимости от направления, вместо использования смещающихся участков для каждых 45 градусов, и, как было доказано, более точно различает кромки и углы. С тех пор метод был усовершенствован и внедрён во многие алгоритмы обработки изображений. Принцип работы схож с детектором Моравеца: для изображения так же выбирается окно W определённого размера и сдвиг этого окна на (u, v) рис. 5. Далее вычисляется сумма квадрата разностей между сдвинутой и изначальной интенсивностью. Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 12/2023 https://tribune-scientists.ru Рис. 1 – детектор Харриса 2 𝐸(𝑢,𝑣)=∑(𝐼(𝑥+𝑢,𝑦+𝑣)−𝐼(𝑥,𝑦))2 (5) (𝑢,𝑣)∈𝑊 где первая часть уравнения сдвинутая интенсивность; вторая – исходная интенсивность. Уравнение (5) в матричной форме имеет следующий вид: 2𝐼𝑥𝐼𝑦 𝐼𝑥 𝑢 ∑(𝑢,𝑣) ( )( )(6) 2 𝑣 𝐼𝑥𝐼𝑦𝐼𝑦 (𝑢,𝑣)∈𝑊 Далее выполнив аппроксимацию уравнения с малым сдвигом, то уравнение принимает вид: 𝑢 ∑(𝑢,𝑣) 𝑀 ( ) (7) 𝑣 (𝑢,𝑣)∈𝑊 где M – представляет автокорреляционную матрицу. Переписав M для вычисления оконной функции уравнение (7) примет вид: 2𝐼𝑥𝐼𝑦 𝐼𝑥 𝑀= ∑𝑤(𝑢,𝑣) ( ) (8) 2 𝐼𝑥𝐼𝑦𝐼𝑦 (𝑢,𝑣)∈𝑊 Далее вычисляется трассировка и нахождение определителя матрицы М для нахождения уравнения R. Уравнение R – это уравнение значение, которого определяет является ли точка углом или нет. ∆𝑀=𝜆1𝜆2 (9) 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒𝑀= 𝜆1+𝜆2 (10) 𝑅=∆𝑀−𝑘(𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒𝑀)2 (11) где λ – собственные значения матрицы; k – эмпирическая константа, представляющая меру отклика; k∈(0,04−0,06). Далее рассчитывается R относительно k и вычисляется является ли данная точка ключевой. 𝑅=∆𝑀−𝑘(𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒𝑀)2>𝑘 (12) Окончательным этапом является анализ полученных результатов: 3 Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 12/2023 https://tribune-scientists.ru Если R ≥ 0 и значение R велико, то область является углом, т.е. собственные значения велики и приблизительно равны; Если одно собственное значение гораздо больше другого и R отрицательное, но большое по величине, то область является ребром; Значение R невелико, то область плоская. Данный анализ проиллюстрирован на рисунке 6. Рис. 2 – анализ полученных данных Можно утверждать, что собственные значения матрицы M определяют, является ли область угловой или нет. Детектор Харриса инвариантен к поворотам и частично инвариантен к изменениям интенсивности, однако, чувствителен к масштабированию и наличию шумов на изображении. Результат алгоритма представлен на рис.7 Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 12/2023 https://tribune-scientists.ru 4 Рис. 3 – результат работы алгоритма Список литературы: 1. Детекторы углов. [Электронный ресурс] // Режим доступа: URL: https://habr.com/ru/articles/244541/ (дата обращения: 04.12.2023 г.). 2. Рейнхард Клетте Компьютерное зрение теория и алгоритмы / пер. с англ. А. А. Слинкин. М.: ДМК Пресс, 2019. 506 с. 3. Детекторы углов. [Электронный ресурс] // Режим доступа: URL: https://www.baeldung.com/cs/harris-corner-detection (дата обращения 04.12.2023 г.). 5 Журнал «Трибуна ученого» Выпуск 12/2023 https://tribune-scientists.ru