

Д.Е. Супрун
96
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 5
Рассмотрим пример получения дескриптора с помощью определения мас-
сива 4×4 градиента направления из области окрестности интересующей точки
16×16 пикселей. Набор загруженных интересных точек и их областей, использу-
емых для получения дескрипторов, представлен на рис. 8,
а
. Далее выбираем
интересующий регион (рис. 8,
б
,
в
) и наблюдаем, как изменяется градиент до и
после вращения по отношению к исходной ориентации данной области точки.
Таким образом, получаем дескриптор интересующей области (рис. 8,
г
).
Рис. 8.
Пример получения дескриптора
У дескрипторов также имеются недостатки. Не все полученные точки и их
дескрипторы будут удовлетворять предъявляемым требованиям, что будет вли-
ять на дальнейшее решение задачи сопоставления изображений. В некоторых
случаях решение может быть не найдено, даже если оно существует. Несмотря
на это, указанные дескрипторы хорошо работают во многих практически важ-
ных случаях.
Заключение.
При сопоставлении изображений важным аспектом является
инвариантность к масштабу. Изображения сопоставляют по ключевым точкам
путем извлечения отличительных, инвариантных относительно масштаба и