%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% فصل جدید {استخراج ویژگی و شناسائی اشیاء}
%\chapter{استخراج ویژگی و شناسائی اشیاء}
%به لحاظ اهمیت \patch در این پروژه، در این قسمت  به صورت خلاصه مروری خواهیم داشت بر برخی از روشهای استخراج ویژگی، \registration و شیوه‌های شناسائی شکل که عمدتاً مبتنی بر \patch هستند.

%\section{متد لیانگ و همکاران} لیانگ و همکاران در
 \cite{Liang03feature} به \registration مبتنی بر \patch پرداخته است. در این مقاله 
\registration \coarse بر اساس \patch و \registration دقیقتر بر اساس تطابق لبه انجام شده است. از جمله شیوه‌های استخراج
\patch می توان به: آستانه‌گیری اتوماتیک، نواحی همگون \LTRfootnote{Homogeneous patch extraction} و الگوریتم‌های قطعه‌بندی 
مبتنی بر رشد ناحیه\LTRfootnote{Region growing segmentation algorithms} اشاره نمود.
%معیار مشابهت \patch ماکزیمم - عباسی دزفولی 
ویژگیهای بدست آمده بر اساس اندازه‌ی \patch فیلتر شده‌اند. تطابق \patch در دو مرحله  انجام شده است:

\begin{enumerate}
\item هر ویژگی  استخراج شده از تصویر اول با تمام ویژگیهای تصویر دوم با استفاده از یک تابع هزینه مطابقت داده می‌شود. 
این تابع هزینه بر اساس مساحت دو \patch و طول و عرض مستطیل محیطی دو \patch می‌باشد:
\[ T=\Big| \frac{s_1-s_2}{s_1+s_2}\Big| + \Big|\frac{l_1-l_2}{l_1+l_2}\Big| + \Big|\frac{w_1-w_2}{w_1+w_2}  \Big| \]
\item تناظرهای بدست آمده از مرحله‌ی قبل شامل انطباق‌های نادرست هم هستند. با مقایسه‌ی فاصله‌ی جداسازی \patch
 \LTRfootnote{Patch separation distance: The difference between the centroid co-ordinates for a pair of matched patches}
بین همه‌ی \patch های متناظر این کار انجام می‌شود. از آنجا که تصاویر مورد نظر تقریباً تراز هستند، می‌توان گفت که معیار اخیر برای \patch های منطبق شده به صورت صحیح، بایستی بسیار مشابه  باشد. 
\end{enumerate}

%\section{سایر متدها}\lr{Basri} در
 \cite{Basri07approximate} شیوه‌ای مبتنی بر نزدیک‌ترین همسایه برای یافتن \patch مناسب ارائه نموده
است.

%\section{متد یو و همکاران} یو و همکاران در
 \cite{Yu08fast} متدی مبتنی بر استفاده از ویژگیهای \lr{SIFT} ارائه نموده‌اند که مشتمل بر ۵ مرحله‌ی نشان داده شده 
در شکل  \ref{fig:Yu08fast_fig1} می‌باشد.

\begin{enumerate} 
%\lr{Prer-registration}
\item در مرحله‌ی اول  ویژگیهای \lr{SIFT} دو تصویر مشخص شده و ویژگیهای منطبق، به عنوان 
نقاط \tie انتخاب می‌شوند. بر اساس معیار فاصله‌ی اقلیدسی نقاط \tie با خطای زیاد حذف می‌شوند. سپس پارامترهای مدل تبدیل آفین برای 
\registration محاسبه می‌شوند. تصویر ورودی بر اساس تصویر مرجع با استفاده از درونیابی چندجمله‌ای دوخطی 
\LTRfootnote{Bilinear polynomial interpolation}
مجدداً نمونه‌برداری می‌شوند.
\item %\lr{Feature point extraction}، 
پس از مرحله‌ی قبل که \registration به صورت کلی مشخص شد، برای \registration دقیقتر در مقیاس  ریزتر
از آشکارساز گوشه‌ی هریس\LTRfootnote{Harris corner detector} استفاده می‌شود.
%مزیت این آشکار ساز آن است که نیاز به ست کردن آستانه ندارد.
\item %\lr{Tie point detection process}، 
در این مرحله یک زیرمجموعه از گوشه‌های پیدا شده در مرحله‌ی قبل به عنوان نقاط \tie انتخاب می‌شوند.
%برای مواجهه با گوشه‌های نامطلوب (مثلاً ناشی از نویز) از ساختار هرمی موجک هار\LTRfootnote{Haar wavelets} استفاده شده است. 
برای مشخص کردن
نقاط منطبق از استراتژی انطباق \lr{cross} استفاده شده است که درستی نقاط انطباق را به وسیله تصدیق برعکس\LTRfootnote{Reverse certification}
تایید می‌کند.%این همان شیوه ای است که من در بینائی ماشین بکار برده بودم.
این فرآیند در هر سطح هرم از بالا به پایین انجام می‌شود.
%من که نفهمیدم این ساختار هرمی  چه کمکی به حذف  انطباق های نادرست می کند؟!
\item% \lr{Correspondence Error Checking}، 
در این مرحله مجدداً درستی انطباق‌ها با فرض مدل تبدیل آفین بررسی  می‌شود. 
\begin{comment}
رابطه‌ی بین نقطه‌ی 
$(x_{input},y_{input})$ از تصویر ورودی و نقطه‌ی  $(x_{reference},y_{reference})$ از تصویر مرجع در مدل آفین به صورت زیر بیان می‌شود:

\begin{latin}
$
\left(%
\begin{array}{c}
  x_{reference} \\
  y_{reference} \\
\end{array}%
\right)
=
\left(%
\begin{array}{cc}
  a_{11} & a_{12} \\
  a_{21} & a_{22} \\
\end{array}%
\right)
\left(%
\begin{array}{c}
  x_{input} \\
  y_{input} \\
\end{array}%
\right)
+
\left(%
\begin{array}{c}
  \Delta x \\
  \Delta y \\
\end{array}%
\right)
$
\end{latin}
که در آن  $(a_{11},a_{12},a_{21},a_{22},\Delta x,\Delta y)$ پارامترهای مدل هستند. 
\end{comment}
\lr{RMSE}\LTRfootnote{Root mean square error} بین  نقاط منطبق
شده پس از تبدیل، معیاری برای صحیح بودن \registration می‌باشد. جفت نقاط با مقداری بیشتر از حد خاصی از \lr{RSME} حذف می‌شوند. این روند تا هنگامیکه 
\lr{RSME} کمتر از حد خاصی (مثلاً نیم پیکسل) نشده است ادامه پیدا می‌کند.%یا تعداد نقاط باقیمانده کمتر از سه نشده است. 
\item \rectification ، 
برای مدلسازی اعوجاج های محلی از مثلث بندی روی نقاط \tie استفاده شده است.%گشتاسبی۸۷
 \TIN \lr{Delaunary} برای ساخت سطح و \rectification  ورودی با تخمین تبدیل هر \facet \TIN بکار گرفته شده است. با استفاده از سه نقطه‌ی \tie
 هر \facet ، پارامترهای مدل آفین برآورد می‌شوند. سپس  با استفاده از درونیابی چندجمله‌ای دوخطی،  تصویر ورودی بر اساس اندازه‌ی اصلی‌اش 
 نمونه‌برداری می‌شود.\\
\end{enumerate}
آزمایشات \cite{Yu08fast} روی تصاویری با \res بالا و \res متوسط انجام شده است.

\begin{figure*}
\centerline{\includegraphics[width=9.5cm]{fig/Yu08fast_fig1}}
\caption{چارچوب کلی شیوه‌ی ذکر شده در متن برای \registration }%ارائه شده در \cite{Yu08fast} 
\label{fig:Yu08fast_fig1}
\end{figure*}


%\section{متدهای مبتنی بر تبدیل هاف}
%فرانتی و همکاران در
 \cite{Franti00content} متدی برای بازیابی تصویر مبتنی بر تبدیل هاف ارائه نموده اند. 
با این فرض که سطرهای ماتریس \lr{A}% (ماتریس R  در MATLAB)
 مشخص کننده‌ی $\rho$ ها و ستونهای آن بیانگر زوایا
($\theta$) هستند، افکنش روی ستونها یک بردار ویژگی به ما می‌دهد. این بردار ویژگی که نرمال شده است می‌تواند
یک معیار بازیابی مستقل از مقیاس باشد. اگر در هنگام مقایسه با بردار ویژگی تصویر دیگر، تمام چرخش‌های آن  نیز
درنظر گرفته شود، مستقل از دوران هم خواهد بود. اما این بردار ویژگی در تصاویر پیچیده یک ویژگی خوب نخواهد
بود چرا که در این حالت هیستوگرام زوایا تقریباً یکنواخت می‌باشد. برای رفع این مشکل فرانتی و همکارانش 
از کل ماتریس \lr{A} استفاده نموده‌اند.

%\lr{Unnikrishnan} و \lr{Hebert} در \cite{UnnikrishnanH06extracting} متد استخراج ناحیه‌ای مستقل از\illumination \LTRfootnote{Illumination} ارائه نموده‌اند. در بیان روش از گروه لی استفاده شده است.\\

%\lr{Hegerath} و همکاران در \cite{HegerathDN06patchbased} متدی برای شناسائی شییٔ مبتنی بر \patch با استفاده از \gmm ارائه نموده‌اند که وابستگی  مکانی اجزاء را نیز درنظر می‌گیرد. 
%\lr{Boffy} و همکارانش در \cite{BoffyTG06realtime} متدی بلادرنگ برای تطابق ویژگی با استفاده از درختان کلاسه‌بند مکانی توزیع شده و پویا \LTRfootnote{Adaptive and Spatially Distributed Classification Trees} ارائه نموده است.
% در متد آنها «ساختار از حرکت»\LTRfootnote{Structure From Motion}، ماتریس اساسی \LTRfootnote{Fundamental Matrix} و \lr{RANSAC} هم دیده می‌شود. مشکل استفاده از شیوه‌ی آنها در کار ما آن است که باید مدل اشیاء مورد نظر از قبل مشخص باشد.


