私は、組織画像に適用される画像登録方法に取り組んでいます。
一つ質問があります。MSER 特徴検出器を使用して、画像のキーポイントを検出したいと考えています。opencv が提供する MSER 関数を使用して MSER 等高線を取得した後、興味深い点として使用するために、各等高線の重心を計算します。
興味深い点を直接、たとえば Surf ディスクリプタで説明すると、ディスクリプタのサイズは 1 であり、それらを比較することはできません。
したがって、記述子のサイズを適切なサイズに変更する必要があります。
誰にもアイデアはありますか？
ありがとう
その答えは非常に遅いですが、誰かの役に立てば幸いです。
MSER はポイントではなくリージョンを返します。MSER 領域から記述子を抽出するには、領域を標準サイズにマップする必要があります。たとえば、任意の楕円形から 30x30 ピクセルの円にマップし、そこから記述子 (SURF など) を抽出する必要があります。
SURF を単独で使用する場合、Harris コーナーを関心点として使用し、その周りに固定サイズのウィンドウをスケール スペースに配置します。
マッチングは、通常、記述子を比較することによって行われます。異なるキーポイント (または関心点) を一致させようとしています。
最後になりましたが、MSER は同種領域を検出し、SURF はハリス コーナーを使用するため、MSER 重心と SURF 関心点が同じ場所で発生する可能性は低いです。MSER の重心はコーナーを持つことができないため、技術的に言えば、それらは常に互いの外れ値になります。
MATLAB 2011 以降では、MSER を SURF 記述子 (Computer Vision System ToolBox に含まれています) と組み合わせることができます。
もう 1 つの方法は、 http ://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/descriptors.html で共有されている computer_descriptors.ln を使用することです。
よろしくお願いします