Pregled metoda za automatsku detekciju i prepoznavanje ... - FESB

vrijednost sσI, gdje je s konstanta koja je u [52] postavljena na 0.7. Opisana se metoda u literaturi
još naziva i Harris-Laplace [44]. Detaljnije informacije o automatskom odabiru skale
prilikom detekcije značajki mogu se pronaći u [53].
|LoG(x,σn)| = σn 2 � � Lxx(x,σn) + Lyy(x,σn) � � (3.6)
Slika 3.9: Primjer odabira karakteristične skale. Adaptirano iz [52]
Parcijalne derivacije prvoga reda, potrebne za dobivanje formule 3.5, se u digitalnoj obradi
i analizi slike mogu diskretizirati na način prikazan formulom 3.7 [54]. Harris i Stephens su ih
pak u [50] definirali na način prikazan formulama 3.8 i 3.9:
∂I
= I(x + 1) − I(x) (3.7)
∂x
∂I
≈ I ∗ (−1,0,1) (3.8)
∂x
∂I
≈ I ∗ (−1,0,1)T
∂y
(3.9)
Harrisov detektor na slici pronalazi kutove na način da prona ¯de one točke na slici za koje
se svojstvene vrijednosti matrice M nalaze iznad odre ¯denog praga. U praksi ovo znači da se
traže točke u čijoj se okolini nalazi tekstura ili rubovi koji idu u najmanje dva različita smjera
(baš kao što i pravi kutovi imaju najmanje dva ruba koji se sastaju u točki), te da će one koje se
prona ¯du biti invarijantne na rotaciju slike [55]. Ovaj se postupak implementira pomoću formule
3.10 [52], jer bi računanje svojstvenih vrijednosti usporilo algoritam:
kutnost = det(µ(x,σI,σD)) − α trag 2 (µ(x,σI,σD)) (3.10)
20