Найдите углы с помощью алгоритма Харриса или FAST
Vision HDL Toolbox / Analysis & Enhancement
Блок Corner Detector обнаруживает углы при помощи алгоритма от ускоренного теста сегмента (FAST) функций или пересекающимися ребрами (Харрис) алгоритм. Для каждого пикселя, если пиксель является углом, блок возвращает угловую метрику. Если пиксель не является углом, блок возвращает пиксельное значение нуля.
Алгоритм FAST тестирует круговую область вокруг потенциального центра угла. Тест обнаруживает угол, если непрерывный раздел пикселей является или более ярким, чем центр плюс порог или более темным, чем центр минус порог. Можно задать минимальный контрастный порог в качестве параметра или порт и выбор из трех правил задать угол. Эти правила задают, сколько пикселей в кругу пикселей должно превысить минимальный контраст для центрального пикселя, который будет рассмотрен углом. Блок выполняет параллельные тесты всех комбинаций непрерывных пикселей вокруг круга. FAST использует очень небольшие аппаратные ресурсы
Алгоритм Харриса вычисляет горизонтальные и вертикальные градиенты, фильтрует компоненты градиента с круговым Гауссовым фильтром 5 на 5 и вычисляет метрику, которая представляет силу угла. Можно задать порог, который определяет уровень, на котором обнаруживаются углы. Блок возвращает угол для пикселей, где метрика превышает этот порог. Алгоритм Харриса использует больше аппаратных ресурсов, чем Алгоритм FAST, но может обнаружить углы, которые не может найти Алгоритм FAST.
Этот блок использует пиксельный интерфейс потоковой передачи с pixelcontrol
соедините шиной для сигналов управления кадром. Этот интерфейс позволяет блоку действовать независимо от размера изображения и формата. Все блоки Vision HDL Toolbox™ используют тот же интерфейс потоковой передачи. Блок принимает и возвращает скалярное пиксельное значение и шину, которая содержит пять управляющих сигналов. Управляющие сигналы указывают на валидность каждого пикселя и его местоположения в системе координат. Чтобы преобразовать систему координат (пиксельная матрица) в последовательный пиксельный поток и управляющие сигналы, используйте блок Frame To Pixels. Для полного описания интерфейса смотрите Пиксельный Интерфейс Потоковой передачи.
Когда блок реализует Алгоритм FAST, он использует однострочный буфер, чтобы извлечь окна ядра. Алгоритм вычитает центральный пиксель ядра от каждого из круговых пикселей. Для схем ядра смотрите параметр Метода. Каждый результат сравнивается со значением minContrast. Когда необходимое количество последовательных пикселей превышает порог, центр отмечен как угол, и блок вычисляет сумму абсолютной разности (SAD) метрика для круга. Только те различия, которые превышают минимальный контрастный порог, включены в метрику. Пиксели, состоящие из нескольких несмежных участков, также включены в метрику. Это вычисление означает, что алгоритм обнаруживает легкий центральный пиксель, окруженный темными пикселями или темным центральным пикселем, окруженным светлыми пикселями как углы с высокими метриками. Чтобы оптимизировать аппаратную эффективность, алгоритм является конвейерным между каждым добавлением, или вычтите операции.
Алгоритм Харриса использует пять фильтров изображений, чтобы вычислить эти два градиента и три круговых окна. Вычисление приближения собственного значения матрицы Харриса использует три множителя и три сумматора и является конвейерным, чтобы оптимизировать аппаратную эффективность. Схема показывает архитектуру алгоритма Харриса, где A является матрицей Харриса.
Для дополнительных деталей алгоритма Харриса смотрите пример детектирования углов методом Харриса.
[1] "ВЫСОКОСКОРОСТНОЕ ВЫЯВЛЕНИЕ ПРИЗНАКОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ ИСПОЛЬЗУЯ РЕАЛИЗАЦИЮ FPGA АЛГОРИТМА FAST": продолжения Конференции Третьего Интернационала по Теории Компьютерного зрения и Приложениям, SciTePress - Публикации Науки и техники, 2008, стр 174–79. doi:10.5220/0001080801740179.
[2] Rosten, E. и Т. Драммонд. “Плавя Точки и Линии для Высокопроизводительного Отслеживания”. Продолжения Международной конференции IEEE по вопросам Компьютерного зрения, издания 2, 2005, стр 1508–11.
[3] Rosten, E. и Т. Драммонд. "Машинное обучение для Высокоскоростного Углового Обнаружения". Компьютерное зрение - Примечания Лекции ECCV 2006 в Информатике, 2006, 430-43. doi:10.1007/11744023_34.
[4] Харрис, C. и М. Стивенс. “Объединенный Детектор Угла и Ребра”. В Продолжениях Конференции по Видению Alvey 1988, 23.1-23.6. Манчестер: Клуб Видения Alvey, 1988. DOI.org (Crossref), doi:10.5244/C.2.23.