CoMIC：用于物体边界检测与匹配的优良特征

特征点或兴趣点通常利用二维图像块进行信息聚合，当物体相对于显著变化的背景运动时，这种方法在物体边界处往往不稳定。相比之下，等强度曲线（level or iso-intensity curves）在此类条件下更为稳定，尤其是较长的曲线。本文识别长等强度曲线上的稳定部分并检测其上的角点。此外，利用与角点关联的等强度曲线剔除背景部分以改善匹配效果。此类 CoMIC（最大稳定等强度曲线上的角点，Corners on Maximally-stable Iso-intensity Curves）点在物体边界区域的表现优于最先进（state-of-the-art）的检测器，同时在内部区域也表现出相当的性能。我们在立体视觉和视频序列中运动恢复结构（structure from motion）的点跟踪等应用中，针对边界和非边界区域进行了详尽的匹配实验，证实了上述结论。