ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
72
Дескриптор состоит из 64 значений. Окрестность особой точки
разбивается на 16 квадрантов. Для каждого квадранта находят четыре
значения: суммы производных интенсивности в двух направлениях и
суммы модулей производных интенсивности в двух направлениях.
Затем простым перебором, методом RANSAC или построением
k
–
d-
дерева сравниваются значения дескрипторов особых точек двух
изображений.
Слежение за особыми точками методом Люкаса и Кенеда.
Для вычисления пути робота находят смещение особых точек между
текущим и предыдущим изображением. Алгоритм [10] имеет следу-
ющие ограничения: постоянство яркости и когерентное смещение
всех точек. При этом само смещение должно быть небольшим. Усло-
вия выполняются при достаточно высокой частоте обработки изоб-
ражений.
Пусть
x
–
особенность первой функции
F
,
найдем такую точку
x+h
функции
G
,
в которой расстояние между окрестностями этих то-
чек минимально.
Расстояние между окрестностями записывается в виде
[
]
2
,
(
) ( )
x R
E F x h G x
∈
=
+ −
∑
где в нашем случае
F
(
x
),
G
(
x
) –
интенсивность точки с координатами
(
x
,
y
)
на первом и втором изображениях. Функцию
F
(
x
)
раскладывают
в ряд Тейлора:
(
)
( )
( ),
F x h F x h F x
x
∂
+ = +
∂
где
x
∂
∂
–
градиент (для изображений по площади). Далее ищем ми-
нимум
E
:
2
0
( )
( )
2
( )
( ) .
x
x
F
E
F x h G x
h h
x
F
F
F x h G x
x
x
∂
∂
∂
⎡
⎤
= ≈
=
+ −
⎢
⎥
∂
∂
∂
⎣
⎦
∂
∂
⎡
⎤
=
+ −
⎢
⎥
∂
∂
⎣
⎦
∑
∑
Отсюда смещение
h
можно получить как
[
]
1
.
( ) ( )
T
T
x
x
F
F F
h
G G
x
x
x
x
x
−
⎡
⎤ ⎡
⎤
∂
∂
∂
⎛ ⎞
⎛ ⎞ ⎛ ⎞
=
−
⎢
⎥ ⎢
⎥
⎜ ⎟
⎜ ⎟ ⎜ ⎟
∂
∂
∂
⎝ ⎠
⎝ ⎠ ⎝ ⎠
⎢
⎥ ⎢
⎥
⎣
⎦ ⎣
⎦
∑
∑