Page 137 - การสำรวจภาพถ่าย Photogrammetry

107
ปกติแลวคอยๆเพิ่ม σ (Scale Parameter) เพื่อเพิ่มความเขมขนในการเบลอภาพ แลวทําซ้ํากับ Octave ตาง ๆ ตอไปเรื่อย ๆ ทั้งนี้ Octave ตอไปจะมีขนาดของรูปเปนครึ่งหนึ่งของ Octave เดิมไปเรื่อย ๆ
(2) การระบุตําแหนงจุดสนใจ (Keypoint Localization) โดยเปนขั้นตอนวิเคราะหเพื่อหาจุดที่นาจะเปนลักษณะ สําคัญของภาพ ผานกระบวนการจับคูภาพของแตละ Octave เพื่อวิเคราะหหาความตางของแตละผลลัพธที่ไดจากการเบลอ ภาพ (Difference of Gaussian: DoG) โดยดําเนินการวิเคราะหในทุก ๆ ภาพที่เปนสมาชิกในแตละ Octave และทําซ้ําจน ครบทุก Octave ดังรูปที่ 4-10ก
(3) การกําหนดขนาดและทิศทางของจุดสนใจ (Orientation Assignment) เพื่อดําเนินการเก็บรวบรวมขนาด m (x, y) และ ทิศทาง Ө (x, y) ของ gradient ของบริเวณรอบ ๆ Keypoints เพื่อกําหนดทิศทางใหกับ Keypoint นั้นๆ
(4) การสรางคําอธิบายลักษณะเดนของจุดสนใจ (Keypoint Descriptor) ดําเนินการแบงภาพถายออกเปนหนาตาง ยอยๆ16x16 บาน (หนาตางแตละบาน คือ บริเวณที่จะทําการเก็บขอมูลทิศทาง ซึ่งจะมีขนาดคือ 1.5*σ) รอบ Keypoint และ ทําการแบงออกเปนหนาตางขนาด 4x4 บาน จะไดทั้งหมด 16 ชุด โดยแตละชุดจะทําการคํานวณหาขนาดและทิศทางของ Gradient แลวสรางเปน Histogram ที่มีขนาด 8 bin (แกน x แบง 8 ชวง ชวงละ 45 องศา) โดยที่ขนาดของ Histogram ใน แตละสวนจะขึ้นกับ ขนาด*ตัวถวงน้ําหนักซึ่งก็คือระยะทางที่หางจาก Keypoint ดังนั้นเมื่อคํานวณเสร็จสิ้น ผลลัพธที่ไดคือ 4x4x8 = 128 ซึ่งจะทําการ Normalize ตอ และจะใชเปนเวกเตอรแสดงลักษณะ (Feature Vector) ของแตละ Keypoint นั้นเองดังรูปที่ 4-10ข
(ก)
(ข)
รูปที่ 4-10 (ก) การหาขนาดและทิศทางของ Keypoint (ดัดแปลงจาก Sun, 2014) และ (ข) การสราง Keypoint Descriptor (ดัดแปลงจาก Lingua, 2009)
ผศ.ดร.ชาติิชาย ไวยสุุระสุิงห์์
107