Tesi Robotica Un coprocessore per Visual Search: Keypoint... | Page 55
3.2. LA FUNZIONE GAUSSIANA
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s vntggi di questo pproio lterntivo sono diversiX
snnnzitutto dl punto di vist omputzionle risult più veloe lolre
l hp di entrme le funzioni e moltiplirle tr loroDenzihé eseguire
l onvoluzione direttY
yltretutto l de(nizione di un (ltro nel dominio delle frequenze risult
essere molto più intuitiv he nel dominio spzileF
v9ultim punto è prtiolrmente importnteF orre direttmente un ollegE
mento tr i pixel he ostituisono un9immgine mpione on un9immgine he
rppresenti il suo ontenuto frequenzile è impossiileF uesto perhé ogni pixel
he vd formre l9immgine nel dominio delle frequenze ontiene delle inforE
mzioni he rigurdno tutti i pixel dell9immgine mpioneF ed esempioD il
pixel di oordinte @HDHA nell9immgine frequenzile ssumerà il vloreX
M −1
N −1
0x
0y
M −1
N −1
−i2π( M + N )
= M1N x=0
F (0, 0) = M1N x=0
y=0 f (x, y)e
y=0 f (x, y)
he risult essere l medi dei livelli di grigio ssunti d tutti i pixel dell9imE
mgine originriF
uesto i f pire he modi(ndo il vlore di luni pixel o lune zone
dell9immgine he rppresent il ontenuto frequenzile si pportno modi(he
ll9inter immgine mpioneF enz sendere ulteriormente nei dettgliD possiE
mo ssoire lle vrie zone dell trsformt delle frequenze dell9immgine eD
seond delle frequenze he vengono modi(teD possimo lssi(re i (ltri
e intuire ome risulterà l9immgine (ltrtF upponendo entrre l trsforE
mt dell9immgineD di modo he il punto @HDHA risulterà l entroD possimo
lssi(re i (ltri inX
piltri ss fssoX sono i (ltri he ttenuno le lte frequenze dell9imE
mgine riduendo i vlori di grigio dei pixel he si trovno molto distnti
dll9origine dell9immgine trsformtF sl loro e'etto è quello di sfore
l9immgine e ridurre l de(nizione dei ontorni degli oggetti rppresenttiF
osso essere utilizzti per ttenure l presenz di luni tipi di rumoreY