تشخیص گوشه

فرمول‌بندی

گوشه را می‌توان به عنوان تقاطع دولبه تعریف کرد، همچنین می‌توان نقطه‌ای تعریف کرد که در همسایگی‌اش دو جهت لبهٔ متفاوت و غالب وجود دارد.
نقطهٔ مطلوب در تشخیص گوشه، نقطه ای است که موقعیتش به خوبی تعریف و شناسایی می‌شود. این به این معنی است که نقطهٔ مطلوب شناسایی شده می‌تواند به عنوان گوشه شناسایی شود، اما ممکن است یک نقطهٔ مجزایی باشد که شدت روشنایی‌اش نسبت به همسایگی اطرافش مقدار ماکزیمم یا مینیمم باشد، پایان یک خط باشد یا اینکه نقطه ای از یک منحنی باشد که در آن نقطه انحنای منحنی بیشترین مقدار می‌باشد.
در عمل، بیشتر روش‌های تشخیص گوشه به‌طور کلی نقاط مطلوب را تشخیص می‌دهند و در واقع، اصطلاح «گوشه» و «نقطهٔ مطلوب» در ادبیات‌های مختلف بیشتر یا کمتر تغییر می‌کند. در نتیجه، اگر فقط بخواهیم گوشه شناسایی شود، برای تشخیص نقاط گوشه‌های واقعی، لازم است تجزیه و تحلیل‌های محلی بر روی نقاط مطلوب انجام گیرد. نمونه‌هایی از تشخیص لبه که در پیش‌پردازش برای شناسایی گوشه به کار می‌رود، اپراتور کیرش و مجموعه ماسک فری-چن می‌باشد.
«گوشه» و «نقطهٔ مطلوب» و «ویژگی» به جای یکدیگر استفاده می‌شود. به‌طور خاص چند شناساگر لکه وجود دارد که به «اپراتورهای تشخیص نقطهٔ مطلوب» اشاره می‌کند اما گاهی اوقات به اشتباه به «آشکارسازهای گوشه» اشاره می‌کند. علاوه بر این، برای دستیابی به مرز اشیا یک مفهوم شناسایی مرز (ridge detection) وجود دارد.
آشکارسازهای گوشه معمولاً به اندازهٔ کافی قوی نیستند و اغلب برای جلوگیری از اثر خطاهای فردی ناشی از تشخیص نیازمند ریداندانت است.
یک راه تشخیص میزان کیفیت یک آشکارساز گوشه توانایی تشخیص گوشه‌های مشابه در تصاویر مشابه، در شرایط روشنایی مختلف، انتقال، چرخش و سایر تغییرات است.
یک رویکرد ساده برای تشخیص گوشه در تصاویر، از همبستگی استفاده می‌کند، اما دارای محاسبات زیادی می‌باشد. یک رویکرد جایگزین که اغلب استفاده می‌شود براساس یک روش پیشنهادی توسط هریس و استفنز است که به نوبه خود بهبود روش مراوک می‌باشد.

الگوریتم تشخیص گوشهٔ مراوک

یکی از اولین الگوریتم‌های تشخیص گوشه است. این الگوریتم برای هر پیکسل در تصویر بررسی می‌کند که آیا گوشه است یا اینکه نیست؛ که این کار با بررسی اینکه پیکسل مرکزی پنجره با پیکسل‌های اطرافش به چه میزان شباهت دارد صورت می‌گیرد. میزان شباهت با محاسبهٔ مجموع اختلاف مربعات بین پیکسل مرکزی و پیکسل‌های اطراف آن و موجود در پنجره به‌دست می‌آید. هر چقدر مقدار عدد به‌دست آمده کمتر باشد، میزان شباهت بیشتر است.
اگر پیکسل در یک منطقه از شدت یکنواخت باشد، سپس پیکسل‌های مجاور دارای شدت یکسانی می‌باشد و مشابه با پیکسل مورد بررسی به نظر می‌رسد، اگر پیکسل بر روی یک لبه باشد، شدت روشنایی پیکسل‌های اطراف در جهت عمود بر لبه‌ها کاملاً متفاوت خواهد بود، اما در شدت روشنایی پیکسل‌های مجاور در جهت موازی با لبه، تنها یک تغییر کوچک رخ می‌دهد.
قدرت گوشه به کمک کمترین مقدار مجموع مربعات اختلاف بین پیکسل مورد بررسی و همسایگان آن در یک پنجره تعریف می‌شود. دلیل این امر این است که اگر این مقدار زیاد باشد، تغییرات در طول تمام شیفت‌های پنجره یا برابر با آن یا بزرگتر از آن است، بدین ترتیب که همه پیکسل‌های اطراف متفاوت به نظر می‌رسند.
اگر مقدار قدرت گوشه برای همهٔ پیکسل‌ها محاسبه شود و برای یک پیکسل بیشترین مقدار باشد و به عبارت دیگر بیشتر از حد آستانه باشد، آن پیکسل نقطهٔ کلیدی برای تشخیص گوشه تعیین می‌شود.
همان‌طور که توسط مراوک اشاره شده‌است، یکی از مشکلات عمده این اپراتور این است که آن را ایزوتروپیک نمی‌کند: یعنی اگر یک لبه وجود داشته باشد که در جهت همسایگان (افقی، عمودی یا مورب) نباشد، سپس مقدار کوچکترین SSD بزرگ خواهد بود و به صورت نادرست لبه به عنوان نقطه مورد نظر انتخاب می‌شود.

اپراتورهای نقاط مطلوب تطبیق وابسته

نقاط مطلوب از اپراتور هریس مقیاس چندگانه به دست می‌آید. تصاویری که ورودی به یک سیستم بینایی کامپیوتری را تشکیل می‌دهند، منجر به تحریف چشم‌انداز می‌شوند. برای به دست آوردن اپراتور نقطه ای که نسبت به تحولات چشم‌انداز قوی‌تر است، رویکرد طبیعی این است که یک شناسه ویژگی ایجاد کند که به تحولات وابسته نباشد.

شناساگر ویژگی براساس AST

AST مخفف تست بخش تسریع شده می‌باشد. این تست یک نوع از شناساگر گوشهٔ سوسن است. به جای ارزیابی دیسک دایره ای تنها پیکسل‌هایی در شعاع دایره ای از برسنهام اطراف نقطه کاندید ارزیابی می‌شود. اگر n پیکسل پیوسته حداقل به میزان t از پیکسل مرکزی روشن‌تر باشد یا به میزان t از پیکسل مرکزی تیره‌تر باشد، سپس پیکسل زیر هسته به عنوان یک ویژگی شناخته می‌شود. این تست ویژگی‌های پایدار را گزارش می‌دهد.
اولین الگوریتم شناسایی گوشه مبتنی بر AST به نام FAST می‌باشد، اگرچه که شعاع دایرهٔ برسنهام می‌تواند هر مقداری داشته باشد، اما در الگوریتم FAST مقدار این شعاع ۳ می‌باشد (دایره‌ای با ۱۶ پیکسل) و آزمایش نشان می‌دهد که بهترین نتیجه وقتی به دست می‌آید که n برابر ۹ باشد. این مقدار n کمترین مقداریست که به ازای آن لبه شناسایی نمی‌شود.

سنتز اتوماتیک آشکارسازها

Trujillo and Olague یک روشی را معرفی کردند که در آن براساس یک برنامهٔ ژنتیکی اپراتورهای تصویر که می‌توانند نقاط مطلوب را شناسایی کنند را به صورت اتوماتیک سنتز می‌کند. مجموعه‌های ترمینال و تابع شامل عملیات اولیه است که در بسیاری از طرح‌های پیشنهادی که قبلاً پیشنهاد شده‌است رایج است. تابع فیتنس(fitness) میزان پایداری هر اپراتور را از طریق میزان تکرارپذیری‌اش اندازه‌گیری می‌کند و توزیع یکنواخت نقاط شناسایی‌شده در تصویر را افزایش می‌دهد. عملکرد اپراتورهای تکامل یافته به‌طور تجربی با استفاده از آموزش و تست تصاویر پشت سر هم تأیید شده‌است. از این‌رو الگوریتم GP به عنوان الگوریتمی که با عملکرد انسان برای تشخیص نقاط مطلوب در رقابت است، تصور می‌شود.