Обнаружения и сопоставление точечных особенностей на изображениях является важной задачей компьютерного зрения и находит применение в таких приложениях как 3D реконструкция, индексация в базах данных изображений, создание панорам и пр.

В работе предлагается алгоритм отыскания локальных особенностей с использованием Гессиан детектора [1,2], кластеризации [3] и поиска характеристического масштаба [4]. Гессиан детектор позволяет найти особенности, расположенные на различных масштабах изображения. Кластеризация позволяет сгруппировать эти особенности по их расположению на изображении. С помощью поиска характеристического масштаба удается найти масштаб, на котором располагается та или иная особенность. В работе представлен обзор метода нахождения локальных различными способами, а так же приводятся результаты тестирования программы на различных тестовых изображениях. На рисунках сверху вниз представлены результаты – оригинал, результат работы детектора, результат после кластеризации особенностей и выбора характеристического масштаба.

А.В. Сиразитдинов

1. K. Mikolajczyk, T. Tuytelaars, C. Schmid, A. Zisserman, J. Matas, F. Schaffalitzky, T. Kadir and L. Van Gool, A comparison of affine region detectors. In IJCV 65(1/2):43-72, 2005
2. Mikolajczyk, K. and Schmid, C. 2002. An affine invariant interest point detector. In Proceedings of the 8th International Conference on Computer Vision, Vancouver, Canada.
3. Lakemond, Ruan and McKinnon, David N. R. and Fookes, Clinton and Sridharan, Sridha (2007) A Feature Clustering Algorithm for Scale-space Analysis of Image Structures. In Proceedings International Conference on Signal Processing and Communication Systems 2007, Gold Coast, Australia.
4. T. Lindeberg (2008/2009). «Scale-space». Encyclopedia of Computer Science and Engineering (Benjamin Wah, ed), John Wiley and Sons IV: 2495–2504.