Feature Motion for Monocular Robot Navigation. 單視覺機器人 – 追蹤 (tracking) 最常見的機器人導航技術特徵點特性（特別匹配性抗破壞性）特徵點取得（區塊尺度不變）

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取樣 3.1 量化 3.2 向量量化第1頁第1頁 3.1 取樣  數位影像：  數位影像：在空間座標和亮度都離散化的影像  取樣：  取樣：取不同空間位置的函數 ( 灰階 ) 值當樣本  量化：  量化：用一組整數值來表示這些樣本.

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Feature Motion for Monocular Robot Navigation

單視覺機器人 – 追蹤 (tracking) 最常見的機器人導航技術特徵點特性（特別匹配性抗破壞性）特徵點取得（區塊尺度不變）

單視覺機器人 – 追蹤 Good features to track 圖像特徵點移動規律 ( 映射 ) 平面影像上的立體變化

單視覺機器人 – 追蹤 SIFT (Scale-invariant feature transform ) 特徵點擷取特徵點描述 128 維度特徵指標 ( 方向梯度 …) 高準確度

單視覺機器人 – 追蹤 Harris corner ( 改進 Moravec corner)

單視覺機器人 – 追蹤方法選擇追蹤環境室內室外應用主體臉部判別移動影像品質特徵需求

目標決定目標物在下張影像的位置方法 SIFT 多重對應

目標決定目標物在下張影像的位置

目標決定目標物在下張影像的位置手段旋轉非等性變形映射 ( homography: 單應性 )

瑕疵 homography transforms 同一物體在兩張圖片中的對應方法非精準可接受需要明顯對應物

不同 H 的正規化相關匹配對應結果

瑕疵 homography transforms 同一物體在兩張圖片中的對應方法非精準可接受需要明顯對應物僅能單一平面對應

瑕疵解決 homography transforms 計算各種不同的 H 使用 RANSAC 方法選擇最佳 H

最佳化映射對應 RANdom SAmple Consensus (RANSAC) 重複 N 次：隨機取四組對應特徵點，帶入映射函式取參數將影像 A 中所有特徵點依上式參數帶入映射，求出特徵點在影像 B 所在位置，並計算匹配距離給定 d ，記錄該次匹配距離 <d 的特徵點對應數目選擇最佳參數

決定 H 原圖上的點 x i 映射後的點 x i ’ H 矩陣 3x3 Hx i =x i ’

決定 H 使用 Direct Linear Transformation (DLT)

決定 H 使用 Direct Linear Transformation (DLT)

決定 H 使用 Direct Linear Transformation (DLT)

決定 H 使用 Direct Linear Transformation (DLT)

最佳化映射對應 RANdom SAmple Consensus (RANSAC) 重複 N 次：隨機取四組對應特徵點，帶入映射函式取參數將影像 A 中所有特徵點依上式參數帶入映射，求出特徵點在影像 B 所在位置，併計算匹配距離給定 d ，記錄該次匹配距離 <d 的特徵點對應數目選擇最佳參數

決定 H 使用 Direct Linear Transformation (DLT) 計算 SVD 參數即為 V 之最下面那行

特徵追蹤取得 H ，套用在低特徵物體 Normalized Cross Correlation(NCC) 精確對應 window 灰階 -> 統計 -> 向量 -> 夾角

應用 Autostitch Google Map Microsoft Photosyth