– 物体の形状でも特徴的な箇所だけ注目して検出する方法
– 特徴点は、画像の中の線の端点や交差点、角が用いられる
– 抽出された輪郭線はチェーンコード化され、内側と外側の輪郭が区別される
### 基本
・edge: 差異を認識できる境界がある
・corner: edgeが集中する点
・flat: edgeでもcornerでもない、特徴が何も認識できない点
-> 再現性、識別性が必要
## 特徴点検出の手順
edge検出 -> corner検出 の流れになる
### edgeの検出
輝度が大きく変化している点(水平方向と垂直方向の2方向): Magnitudeと呼ぶ
-> 輝度の変化率を計算する
-> スムージングとは、変化量を計算する際に、周辺部分も考慮する方法
-> 周辺の対象範囲と重み付けの定義にはPrewitt, Sobel, Gaussianなどがある
### Cornerの検出
– Harris Corner Detectorが良く使用される。行列の特性を利用した手法
-> 固有ベクトル： 変化量の方向性を表す、edgeの向き
-> 固有値が大きい: 変化量を良く説明できる
変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさがわかる
複数の固有ベクトルがある場合、複数のedgeがある、すなわちcornerとなる
変化量を二次微分してI(x)” = 0となる点が特徴点
なんやろう、頭蒸発しそうだ。。
