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私は、画像ベースの画像登録アルゴリズムを実装しようとしています。私の見解では、マッチング操作の前に各特徴点(キーポイント)の記述が必要です。機能を記述することは必須ですか?はいの場合、なぜですか?親切に私を助けて イメージ登録で機能の説明が必要なのはなぜですか?

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の説明をご覧ください。http://stackoverflow.com/questions/39006129/steps-in-feature-based-registration/39019594#39019594 –

答えて

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短い答え:はい、それはキーポイントを記述することは必須です。

詳細を説明してください:キーポイント検出器は、通常、画像内の「興味深い」点(通常は角のような構造、例:Harris detectorを含む)のみを抽出します。キーポイント検出器の出力は、通常、「興味深い」位置に対応するピクセル位置のリストのみである。これらのキーポイントを登録したい画像のキーポイントに一致させるには、何らかのベクトルでキーポイントを記述する必要があります。最も簡単な説明は、ピクセルの色と位置、またはローカルな近所の色ヒストグラムです。しかし、SIFTのようなより洗練されたキーポイント記述子は、勾配情報(mangitude、direction)も使用し、通常、いくつかの不変性(例えば、位取りや回転)を導入することを目指しています。各キーポイントに対する特徴ベクトル(または記述子)が与えられると、キーポイントは、対応するベクトル空間(例えば、ユークリッド)内の任意の距離を使用して照合され得る。この意味で、各キーポイントに対する適切なベクトル表現の計算は、「キーポイントの記述」と呼ばれます。説明がなければ、キーポイントを一致させることはできません。したがって、画像登録には(良い)記述子が必要です(重要です)。

ただし、すべての画像登録手法が抽出キーポイントまたは一致キーポイントに基づいているわけではありません。イメージ登録へのさまざまなアプローチについての簡単な概要は、Wikipedia articleを参照してください。

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