Abstract-This paper beskriver en ny metod för bildhörn detektion baserat på krökning skala-rymd (CSS) representation. Det första steget är att extrahera kanter från originalbilden med hjälp av en Canny detektor. En bilds hörnpunkter definieras som punkter där bildkanterna har sitt maximum av absolut krökning. Hörnpunkterna upptäcks på en hög skala av CSS och spåras genom flera lägre skalor för att förbättra lokaliseringen. Denna metod är mycket robust för buller, och vi tror att den fungerar bättre än de befintliga hörndetektorerna. En förbättring av Canny edge detektorns svar på 45 o och 135 o kanter föreslås också. Dessutom kan CSS-detektorn ge ytterligare punktegenskaper (kurva nollkorsningar av bildkantskonturer) utöver de traditionella hörnen.
Från förgrundsregionen använder vi CSS algoritm REF för att upptäcka nyckelpunkter på kanterna på målen.
Robust image corner detection through curvature scale space
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}