基于变异系数的高动态范围图像特征点检测
计算机视觉与模式识别
2023-08-10 v1
摘要
特征点 (FP) 检测是许多计算机视觉任务的基础步骤。然而，FP 检测器通常针对低动态范围 (LDR) 图像设计。在极端光照条件下，LDR 图像会出现饱和像素，从而降低 FP 检测性能。另一方面，高动态范围 (HDR) 图像通常没有饱和像素，但 FP 检测算法并未充分利用此类图像中的全部信息。FP 检测常依赖微分方法，其在 LDR 图像中表现良好。然而在 HDR 图像中，亮区微分运算响应会掩盖暗区的响应。作为标准 FP 检测方法的替代，本研究提出了一种基于变异系数 (CV) 的、专为 HDR 图像设计的 FP 检测器。CV 运算根据窗口内像素的标准差自适应其响应，在 HDR 图像的暗区和亮区均表现良好。我们通过重复率 (RR) 和均匀性评估所提检测器与标准检测器。与其他标准最先进检测器相比，所提检测器表现出更优性能。在均匀性指标上，所提检测器超越所有其他算法。而在重复率指标上，所提检测器劣于 Harris 以及 HDR 和 SURF 检测器。
引用
@article{arxiv.2304.10666,
title = {Feature point detection in HDR images based on coefficient of variation},
author = {Artur Santos Nascimento and Welerson Augusto Lino de Jesus Melo and Daniel Oliveira Dantas and Beatriz Trinchão Andrade},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.10666},
year = {2023}
}