Robust Image Corner Detection Based on the Chord-to-Point Distance Accumulation Technique

Abstract

Many contour-based image corner detectors are based on the curvature scale-space (CSS). We identify the weaknesses of the CSS-based detectors. First, the 'curvature' itself by its 'definition' is very much sensitive to the local variation and noise on the curve, unless an appropriate smoothing is carried out beforehand. In addition, the calculation of curvature involves derivatives of up to second order, which may cause instability and errors in the result. Second, the Gaussian smoothing causes changes to the curve and it is difficult to select an appropriate smoothing-scale, resulting in poor performance of the CSS corner detection technique. We propose a complete corner detection technique based on the chord-to-point distance accumulation (CPDA) for the discrete curvature estimation. The CPDA discrete curvature estimation technique is less sensitive to the local variation and noise on the curve. Moreover, it does not have the undesirable effect of the Gaussian smoothing. We provide a comprehensive performance study. Our experiments showed that the proposed technique performs better than the existing CSS-based and other related methods in terms of both average repeatability and localization error.

Determinação de vértices para correção automática de perspectiva

“…(2) Porém a discretização e ruídos inerentes ao processo de captura e digitalização de imagens impõem limites à precisão deste método, como descrito por [23] e [24]. A determinação da curvatura dada por (2) requer o uso de derivadas de segunda ordem, suscetíveis a ruídos.…”

“…Já, o método proposto por [25] e melhorado por [23] é baseado na estimativa das distâncias de uma corda aos pontos do contorno, como exemplificado na Figura 7. Os resultados obtidos por [23] demonstram que a soma dos comprimentos de segmentos de reta entre a corda e os pontos do contorno, ortogonais à corda, resultam em um valor quantitativo representativo da curvatura e extremamente robusto e imune a ruídos.…”

“…Os resultados obtidos por [23] demonstram que a soma dos comprimentos de segmentos de reta entre a corda e os pontos do contorno, ortogonais à corda, resultam em um valor quantitativo representativo da curvatura e extremamente robusto e imune a ruídos. O comprimento da corda pode ser ajustado para uma maior rejeição a ruídos, sacrificando-se com isso a detecção de pequenos detalhes ao longo do contorno.…”

“…O método proposto no presente trabalho baseia-se na determinação da área de um triângulo formado por um ponto no contorno e dois outros pontos equidistantes, também localizados no contorno. É um método tão robusto e simples quanto os métodos apresentados em [23]- [25], porém computacionalmente mais eficiente. Além disso, [23] - [25] fazem uma associação direta entre os valores máximos de curvatura e os vértices de um polígono.…”

Automatic Building Extraction From LIDAR Data Covering Complex Urban Scenes

“…To regularise an extracted building boundary, corners on the boundary are first detected using an automatic and robust contour-based corner detector (Awrangjeb and Lu, 2008). A least-squares straight line is then fit using the LIDAR points within the boundary segment between two consecutive corners.…”