A Novel Corner Detector using a Non-cornerness Measure

Q: 이 논문에서 정의한 Non-cornerness measure란 무엇인가?

기존의 코너 검출 방식과 달리 코너가 아닌 영역을 우선적으로 제거하여 안정적인 코너를 식별하는 새로운 척도다. 이는 이미지 내 픽셀을 평가하여 코너의 특징을 위반하는 픽셀을 제거하는 함수를 통해 구현되며, 평탄한 영역과 에지 영역의 거짓 코너를 효과적으로 배제한다.

Q: Triple square masks가 코너 검출의 정확도를 높이는 원리는 무엇인가?

연구 결과, 세 개의 정사각형 마스크를 통해 수평, 수직, 대각선 방향의 에지에서 발생하는 거짓 코너를 정밀하게 제거함으로써 정확도를 높인다. 따라서 각 픽셀이 평탄한 영역이나 에지 위에 있지 않다는 코너의 기본 특징을 효과적으로 검증하여 잠재적 코너를 정확히 식별한다.

Seokmok Park; Woon Cho; Joonki Paik

doi:10.5573/IEIESPC.2017.6.4.253

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자료유형: 학술저널

저자정보: Seokmok Park (Chung-Ang University) Woon Cho (University of Tennessee) Joonki Paik (Chung-Ang University)

저널정보: 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.6 No.4

발행연도: 2017.8

수록면: 253 - 261 (9page)

DOI: 10.5573/IEIESPC.2017.6.4.253

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In this paper, a corner detection method based on a new non-cornerness measure is presented. Rather than evaluating local gradients or surface curvatures, as done in previous approaches, a non-cornerness function is developed that can identify stable corners by testing an image region against a set of desirable corner criteria. The non-cornerness function is comprised of two steps: 1) eliminate any pixel located in a flat region and 2) remove any pixel that is positioned along an edge in any orientation. A pixel that passes the non-cornerness test is considered a reliable corner. The proposed method also adopts the idea of non-maximum suppression to remove multiple corners from the results of the non-cornerness function. The proposed method is compared with previous popular methods and is tested with an artificial test image covering several corner forms and three real-world images that are universally used by the community to evaluate the accuracy of corner detectors. The experimental results show that the proposed method outperforms previous corner detectors with respect to accuracy, and that it is suitable for real-time processing.

#Non-cornerness measure #Triple square masks #Non-maximum suppression

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