조직 학적 이미지에 적용된 이미지 등록 방법을 연구 중입니다.재미있는 키포인트로 MSER를 사용하여 설명자 크기를 계산하십시오.
나는 하나의 질문이 있습니다. 내 이미지에서 키포인트를 감지하기 위해 MSER 피처 감지기를 사용하고 싶습니다. opencv에서 제공하는 MSER 함수를 사용하여 MSER 윤곽선을 검색 한 후 각 윤곽선의 중심을 계산하여 흥미로운 점으로 사용합니다.
예를 들어 Surf 디스크립터와 함께 재미있는 점에 대한 설명을 직접 작성하면 디스크립터의 크기가 하나이므로 비교할 수 없습니다.
따라서 적절한 크기로 설명자의 크기를 수정해야합니다.
누구나 아이디어가 있습니까?
고마워요.
답변이 늦었지만 누군가에게 도움이되기를 바랍니다.
MSER는 지역이 아닌 지역을 반환합니다. MSER 영역에서 설명자를 추출하려면 영역을 표준 크기, 즉 타원형에서 30x30 픽셀 원으로 매핑 한 다음 설명 자 (예 : SURF)를 추출해야합니다.
SURF 만 사용하는 경우 Harris 모서리를 관심 지점으로 사용하고 고정 크기의 창을 눈금 간격으로 배치합니다.
일반적으로 설명자를 비교하여 일치시킵니다. 다른 키포인트 (또는 관심 지점)를 찾으려고합니다.
MSER가 동질 영역을 감지하고 SURF가 해리스 코너를 사용하기 때문에 동일한 위치에서 MSER 중력 및 SURF 관심 지점이 발생할 수있는 가능성은 거의 없습니다. MSER의 Centroids는 모서리를 가질 수 없으므로 기술적으로 말해서 항상 서로의 특이 치가됩니다.
MATERAB 2011 이상에서는 MSER를 SURF 설명자 (Computer Vision System ToolBox에 포함됨)와 결합 할 수 있습니다.
또 다른 방법은 공유 computer_descriptors.ln을 사용하는 것입니다 : http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/descriptors.html
안부