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利用局部方向微分向量一致性的角点检测
角点检测 各向异性高斯方向导数 边缘轮廓 向量一致性
2016/2/22
在边缘轮廓提取的基础上,提出了一种利用局部方向微分向量一致性的角点检测算法以消除边缘噪声对角点检测产生的不利影响。该算法提取图像的边缘轮廓来降低算法计算量;利用各向异性高斯方向导数(ANDD)滤波器提取每个像素处的方向微分向量并进行幂次变换,以增强向量的各向异性;进而利用相邻像素的方向微分向量构建一致性测度。最后,对同一轮廓上的一致性测度进行均值归一化,得到最终角点测度。实验显示,提出算法的平均角...
针对CCD相机高精度标定对标定板角点检测的要求,分析了黑白棋盘格图像的灰度特性,提出了一种基于黑白检测算子(BW算子)的棋盘格亚像素检测算法。该算法首先定义4个方向,根据BW算子统计各个方向上的灰度值,计算CBW值(BW算子的响应值)并检测出角点,获得像素级坐标;然后利用角点邻域内的灰度信息,根据本文提出的亚像素定位算法,将角点坐标提高到亚像素级精度。在MATLAB编译环境下进行了仿真实验,结果表...
相机标定中角点检测与定位算法研究
相机标定 角点检测 形态学处理
2015/11/5
平面标定法是传统相机标定方法中较为常用的方法，标定板角点的准确检测和精确定位是平面标定法的关键；针对当前标定板角点检测算法中存在的需要人工参与、适用性弱或引入伪角点的问题，提出了基于形态学处理的角点检测和定位算法，主要通过形态学处理的方法检测棋盘的角点位置，然后经过拟合得到角点的亚像素级位置；实验验证本文算法在角点检测上具有较高的成功率，并且提高了相机标定的精度。
图像的角点检测研究综述
角点检测 特征提取 算法研究
2017/1/4
角点检测是图像处理和模式识别领域的基本课题,它在运动估计、形状分析、3D重建等方面都有重要的应用.本文对角点检测方法进行了详细阐述及分类——基于灰度强度的方法、基于边缘轮廓的方法、基于角点模型的方法,并将现有方法的优缺点进行了总结,指出了存在的问题及进一步的研究方向,预期为图像角点检测提供参考和借鉴.
利用Gabor方向导数相关矩阵的角点检测
边缘提取 Gabor滤波器 角点检测 自相关矩阵
2014/4/17
为了提高角点检测的准确率，提出了一种使用图像的Gabor方向导数构建相关矩阵来进行图像角点检测的算法。算法首先通过Canny边缘检测算法提取检测图像的边缘轮廓；然后使用Gabor滤波器对图像进行平滑，利用每一个边缘像素和其邻近像素的Gabor方向导数构建相关矩阵,若相关矩阵的归一化特征值的和大于预定阈值并且是局部极大值，则标记该像素为角点。算法利用邻近像素Gabor方向导数之间的相关信息提取角点，...
采用环形模板的棋盘格角点检测
棋盘格角点检测 环形模板 摄像机标定
2014/3/14
曝光过度和镜头畸变将分别导致棋盘格角点分离和角点局部区域不对称现象。现有的角点检测算法通常难以准确提取棋盘格角点。此外，在复杂背景下，现有角点检测算法也极易出现错误。针对上述问题，本文提出了一种图像坐标系下的基于环形模板的棋盘格角点检测算法。首先，通过分析得出棋盘格角点附近的灰度分布应满足一定的对称性和灰度交替性等性质，进而得出环形模板卷积后的图像应满足的性质。而后，利用该性质来定义并提取棋盘格角...
基于边缘改进的Harris角点检测方法
角点检测 Harris算子 梯度 拉普拉斯算子
2014/3/18
针对Harris角点检测算法中，对于图像角点存在错检和漏检的问题，提出了一种基于图像边缘的Harris角点检测方法。该方法首先采用二阶微分算子提取图像边缘，然后在得到的图像边缘的基础上进行Harris角点检测，最后记录检测出的角点的位置并在原图上进行标记。实验结果表明，相对于传统的采用梯度进行角点检测的方法，采用二阶微分算子提取边缘后的角点检测方法能够更多更准确地检测到图像的角点。
在弦到点的距离累加(CPDA)技术和曲率积的基础上，提出了多弦长曲率多项式的角点检测算法。首先利用Canny边缘检测器抽取边缘，然后对于不同弦长下边缘轮廓曲率局部极大值点，计算曲率的和；对于非极值点，计算曲率的积。该方法不仅可以显著增强曲率极值点的峰值，而且避免了曲率积对一些角点平滑。最后，为了降低人为设定门限带来的错检或漏检，利用局部自适应阈值去判别角点。实验结果表明，与其他的角点检测算法相比，...
自适应非最大抑制的Harris角点检测算法
角点检测 自适应非最大抑制 角点聚簇
2014/3/21
针对Harris角点检测中存在角点聚簇以及阈值选择困难的问题,通过分析Harris角点检测算法的实现原理,提出了自适应非最大抑制的Harris角点检测算法.该算法首先检测角点响应函数值为局部最大值的像素点,其次对所有局部最大值进行由大到小排序并且设置一个抑制半径,通过不断减小抑制半径提取角点,有效避免了Harris角点聚簇的现象,实现Harris角点在图像空间的均匀分布.同时,该算法能够解决阈值选...
高温变形测量是材料力学性能实验方法研究中的重点和热点之一。为了能够实现在高温环境下精确地进行变形测量,将最小核值相似区(SUSAN)角点检测和光流跟踪匹配技术应用到位移和应变测量方面,设计了基于SUSAN角点特征的高温变形测量算法。该算法充分发挥了SUSAN角点特征的优点,具有测量精度高、抗干扰能力强等优点。在普通环境下,经过模拟散斑图数据的验证,利用该算法进行变形测量,误差在1%以内,精度高、稳...
混合角点检测算法用于脑磁共振图像配准
Harris算子 Susan算子 混合角点检测
2014/5/16
针对现有角点检测算法的不足,提出结合Harris、Susan的混合角点检测算法,并应用于脑MR图像配准中。 方法 首先通过Harris算子、Susan算子分别提取图像中Harris角点和Susan角点;然后对Harris角点和Susan角点取并集;通过引入两个加权因子ω1和ω2,分别对Harris角点响应值与Susan角点响应值进行加权计算,获得其角点强度,从而筛选出新的角点集合;通过归一化相关法...
一种改进的Harris角点检测算法
Harris算子 角点检测 曲线拟合 自由度
2010/5/4
图像拼接中，提高角点检测的精确度可以提高配准的精度。在Harris算法的基础上，提出了一种改进的角点检测算法，算法首先分别对图像中每行、每列上所有像素点的Rharris进行X、Y方向的曲线拟合，然后对拟合后的曲线进行分析，若某个像素点的Rharris值在两个方向上都处于“波峰”位置，则将该像素点检测为角点。实验结果表明该算法可以避免阈值的选择，有效地克服了阈值选择不当造成的角点冗余或丢失，提高了角...
点对核值匹配的角点检测
SUSAN算法 角点检测 点对
2010/3/15
针对SUSAN法检测X型角点能力较弱的问题，提出一种新的角点检测算法。在圆形模板区域内引入点对的概念，通过建立核值与点对的匹配规则来检测角点。给出了一个模板响应公式，加大了各点模板响应值的差别，提高了算法的抗干扰能力。实验结果表明，该算法对复杂的X型角点和普通角点均具有较好的检测效果。
基于角点检测的图像形状特征提取方法
形状特征 特征提取 形状标记
2010/2/20
针对形状标记表示法可能遗漏轮廓曲线上较重要边界点的问题，提出一种基于角点检测的质心距离标记法。该方法采用轮廓跟踪技术获取物体的轮廓曲线，通过角点检测得到曲线上的所有角点，利用质心距离产生形状标记。以最近邻分类和K-中心聚类对其性能进行验证，结果证明了该方法的有效性。