Ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh dựa trên đối sánh đặc trưng SIFT

Trong lĩnh vực nhận dạng đối tượng ngày nay, hướng nghiên cứu phổ biến trên thế giới là việc sử dụng các điểm bất biến (Invarian Feature) trong ảnh làm đặc trưng để nhận dạng. Tiêu biểu nhất trong các thuật toán đối sánh sử dụng đặc trưng dạng này là thuật toán SIFT (Scale-Invarian Feature Transform, David Lowe 1999 và 2004), SIFT có thể coi là thuật toán tiên đê cho các ứng dụng cũng như giải thuật khác vê trích chọn biến đổi đặc trưng bất biến trong ảnh. Các giải thuật đang ứng dụng trong thực tế khác đêu dựa trên hay phát triển theo các nhánh riêng của SIFT. 

Các đặc trưng trong SIFT không phụ thuộc vào các phép biến đổi ảnh cơ bản như xoay, co dãn, thay đổi độ sáng,v.v. nên có thể xem tập các đặc trưng của một ảnh là thể hiện cho nội dung của ảnh đó. Vì vậy kết quả của việc nhận dạng sẽ có độ chính xác rất cao và thậm chí có thể khôi phục được đối tượng bị che khuất trong ảnh. Tuy nhiên giải thuật SIFT rất phức tạp trong cài đặt, đòi hỏi thời gian nghiên cứu và am hiểu nhiêu thuật toán thành phần.

Trong phạm vi đê tài này, tác giả sẽ sử dụng đặc trưng SIFT để ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh nhằm mục đích hiểu biết thêm vê phương pháp trích chọn đặc trưng trong việc triển khai các ứng dụng trong thực tế vê lĩnh vực tầm nhìn máy tính.

Mời các bạn quan tâm tìm hiểu đồ án cùng chủ đề “Ước lượng tập điểm tương đồng giữa hai ảnh dựa trên đối sánh đặc trưng SIFT” của tác giả Vũ Lê Minh Hoàng tại đường link: http://lib.hpu.edu.vn/handle/123456789/31882