FAST-9 알고리즘

업데이트:

1. FAST(Features from Accelerated Segment Test)

  • 코너를 감지하는 방법 -> 특징점 추출

  • 중심 픽셀의 주변 픽셀을 사용하여 검출하는 방법

2. 내용

fast

  • 그림은 중심 픽셀(p)와 주변 픽셀(1~16) 표시

  • 순서

    1) Feature Detection

    2) Feature Score

    3) Non Maximum Suppression

2.1 Feature Detection

  • 코너가 가능한 후보 검색

  • 중심 픽셀(p)의 값 + 임계 값(threshold, t) 기준으로 어두운지, 밝은지, 비슷한지 판별

fd

  • 연속적으로 9개(Fast-9 기준, 10이면 10개)가 어둡거나 밝으면 코너 후보로 판단

2.2 Feature Score

  • 코너 후보일 경우 주변 픽셀들의 값을 이용해서 점수로 표현

fs

  • 후보와 밝은 픽셀들의 차의 합과 어두운 픽셀들의 차의 합 중 최대 값이 점수

2.3 Non Maximum Suppression

  • 주변(N) 보다 가장 높은 점수를 가진 후보를 최종 코너로 선택 -> 특징점 추출

nms

  • 2.2 Feature Score에서 구한 값을 이용

nms2

참고