In order to localise interest point

In order to localise interest points in the image and over scales, a non maximum suppression in a 3 × 3 × 3 neighbourhood is applied. The maxima of the determinant of the Hessian matrix are then interpolated in scale and image space with the method proposed by Brown et al. [27]. Scale space interpolation is especially important in our case, as the difference in scale between the first layers of every octave is relatively large. Fig. 2 (left) shows an example of the detected interest points using our ’Fast-Hessian’ detector.

Kết quả (Việt) 1:

Để localise quan tâm điểm trong hình ảnh và trên quy mô, một đàn áp phòng không tối đa trong một 3 × 3 × 3 khu vực lân cận được áp dụng. Maxima định thức của ma trận Hesse được interpolated sau đó với các phương pháp được đề xuất bởi Brown et al. [27] trong không gian quy mô và hình ảnh. Quy mô space nội suy là đặc biệt quan trọng trong trường hợp của chúng tôi, như difference ở quy mô giữa các lớp chính của mỗi octave là tương đối lớn. Hình 2 (bên trái) cho thấy một ví dụ về các điểm quan tâm phát hiện bằng cách sử dụng máy dò 'Nhanh-Hessian' của chúng tôi.

Kết quả (Việt) 2:

Để khoanh vùng các điểm quan tâm đến hình ảnh và trên những thang, một sự đàn áp không tối đa trong một khu phố 3 × 3 × 3 được áp dụng. Cực đại của định thức của ma trận Hessian sau đó nội suy về quy mô và không gian ảnh với các phương pháp do Brown et al. [27]. Quy mô không gian nội suy là đặc biệt quan trọng trong trường hợp của chúng tôi, như erence di ff ở quy mô giữa các lớp fi đầu tiên của mỗi octave là tương đối lớn. Sung. 2 (trái) cho thấy một ví dụ về những điểm lợi ích phát hiện bằng cách sử dụng 'Fast-Hessian' dò của chúng tôi.