Harris角点检测的优化算法

针对Harris角点检测算法中提取出较多的伪角点和计算量大的问题,提出了一种基于Harris角点检测的改进算法. 为抑制Harris角点检测中的伪角点数目并且提高算法的效率,首先加入预筛选得到候选角点,在计算水平和垂直方向梯度时,对于梯度较小的像素点进行预处理,在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,提高算法自适应性,最后利用USAN对角点进行进一步选择. 实验结果表明,改进的Harris角点检测算法不仅提高了检测精度和效率,而且对噪声具有一定的鲁棒性.     

基于改进Harris算法的角点检测

提出了一种改进的Harris角点检测方法.该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后,利用双掩膜来定义进行非极大值抑制的局部范围,结合K均值聚类方法进行非极大值抑制,若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定条件,则将该像素点定义为角点.实验结果表明,该方法无需进行阈值选择,提高了角点检测精度.     

一种基于特征点匹配的红外图像拼接算法

为提高红外图像拼接速度和精度,对基于特征点匹配的图像拼接算法进行改进。根据图像空间特性减小角点搜索范围,通过设定梯度阈值,对梯度超过阈值的像素点进行Harris角点检测;改进Harris角点响应函数和角点筛选阈值的设定方式,摆脱了角点检测对筛选经验值的依赖。在相似测度Normalized Cross Correlation(NCC)粗匹配的基础上,采用有约束条件的随机选取方式,增强子集选取的合理性;并根据先局部后整体的匹配策略,基于匹配点的特性进行预检验,降低匹配错误率。算法最后利用最优变换矩阵确定待拼接图像的位置关系,实现自动拼接。实验结果表明,改进后算法在拼接过程中无需人工干预,在保证红外图像拼接质量的基础上,拼接速度提高了65.92%。     

一种自适应阈值的预筛选Harris角点检测方法

为克服Harris角点检测算法中漏检正确角点和提取出较多伪角点的问题,以及在对不同图像处理时,非极大值抑制无法设置通用阈值的现象,本文在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,从而可得较多的正确角点。为进一步抑制角点检测中的伪角点数目并提高处理大图像的算法效率,加入预筛选得备选角点这一步骤,通过在进行Harris角点检测之前就先去除部分肯定不可能是角点的像素点,以减少最终得到的伪角点数,并有效地减少了运算量,提高了效率。实验结果显示改进的Harris角点检测算法的运行时间仅为原始算法的30%,且可以得到更多的精确角点和更少的伪角点,具有很好的角点检测性能。     

多尺度模糊加权角点检测新算法研究

为了提高图像角点检测的准确度和降低噪声对检测效果的影响,将多尺度思想和模糊理论引入到角点检测过程中,在建立了像素点属于角点的隶属度函数的基础上提出一种多尺度模糊加权角点检测新算法.首先将原始图像使用高斯核函数进行变换生成一组响应图像,并将其进行加权叠加得到原始图像的平均角点响应值;再选取合适的阈值进行相关处理得到最终的角点.实验结果表明,该算法不但抗噪性能较好,而且提取出来的角点也较准确.

     

一种用于图像序列拼接的角点检测算法

分析了Harris角点检测算子的实现原理及其用于图像序列拼接时存在的不足,从几个方面提出了改进:用新的X和Y方向梯度算子求取图像导数,对灰度变化更敏感;改进了角点响应函数,避免了k值选择的随机性;根据图像序列首图像自动确定R阈值,提高了算法的自动处理能力和速度;根据目标像素点的8邻域范围进行亚像素精确定位,角点位置更加准确.实验结果表明,改进算法无需人工干预,特征点提取的速度比传统算法提高了约61.3%,能更好地适应图像拼接的实际应用,是一种快速有效的角点检测方法.     

基于弧思想的改进的角点检测算法

针对传统的角点检测方法速度较慢、精度不高的情况,为提高速度抑制噪声,提出了一种快速、高精度的角点检测算法。算法在设计上考虑的是USAN区域所对应的弧的像元灰度与角点的相似性来完成角点的提取,使得处理的数据大为减少,同时能保证检测的准确性等其他指标;并且针对阈值k和t固定选取的问题,采用了一种自动选取阈值的方法。通过该算法和SUSAN算法、CSS算法在正确性、漏检、精度等方面的综合比较,结果表明该算法无论对模拟图像还是真实图像均具有良好的性能。     

基于曲率尺度空间的角点检测图像匹配算法分析

计算机技术的发展下,优化提升图像匹配算法,可以提升图像检测精度。基于曲率尺度空间的角点检测图技术,优化设计图像匹配算法,基于曲率尺度空间的角点检测算法进行图像特征点的提取,归一化处理特征点,有助于提高图像匹配精度。利用该算法最终实现图像匹配需求,验证了算法的有效性,改进了图像匹配中特征点过度分离的弊端,提高了图像匹配检测的整体精度约10.0%。该算法发挥了积极应用价值,值得在实践应用中推广。     

基于像素点灰度差的Harris角点检测算法

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。     

基于自适应阈值的ORB特征点提取算法研究

在弱纹理场景下,针对ORB算法提取特征点过程中,固定阈值检测FAST角点可能会导致提取效果不佳进而影响匹配精度,提出了自适应阈值的ORB特征点提取算法,通过图像灰度差值和像素分布概率来计算图像对比度,根据对比度动态计算角点检测阈值。然后根据动态阈值算法实现特征点的提取,采用暴力匹配算法和快速最近邻接匹配（FLANN）两种匹配算法,在EuRoc数据集上分别对比了ORB算法、SIFT算法与该算法的特征点匹配精度和耗时。结果表明,在匹配精度上比ORB算法提升了26.6%,比SIFT算法提升了32.7%。     

基于图像轮廓曲线的拐点检测算法

拐点是图像很重要的特征,包含图像的主要结构信息，拐点检测对图像配准、目标识别和三维重建等任务的处理都有着非常重要的作用。从研究轮廓上点的曲率出发，针对传统基于轮廓的拐点检测算法对噪声和局部变化敏感而造成检测结果不稳定的问题，提出一种间接反映轮廓曲率特性的方法，记为APTD(Accumulation of Point to Tangent Distance)。使用高斯函数对轮廓曲线进行平滑处理，轮廓上点的曲率越大则该点附近的点到该点处切线的距离也越大，根据这一思想，将轮廓上点附近支撑域内的点到该点所对应切线相对距离的累加和作为拐点的判别函数，从而实现轮廓拐点的检测。经由数学推导表明所提出的算法具有合理性和可行性，对比实验分析表明该算法精度高、运算量小、定位准确。     

基于脑磁共振图像配准的动态联合角点检测算法

角点检测算法是基于角特征点的图像配准方法的核心。Harris和Susan是两种重要的角点检测算法,有较好的检测能力,但是其在描述角点信息方面都不全面。因此,联合Harris、Susan两种算法是一种较好的解决思路。其中,如何确定在联合算法中Harris、Susan两种算法的权重是一个关键。设计了一种联合算法,并通过统计实验获取两者的权重,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,使该联合算法的角点检测能力明显提高。最后将该方法用于脑磁共振图像配准实验中。实验比较结果表明,该联合角点检测算法在脑磁共振图像配准的应用中,相对于目前已有角点检测算法,能获得较高的配准精度和较好的稳定性。     

一种大场景下的棋盘靶标角点自动定位算法

针对棋盘图案,提出一种亚像素精度的角点自动定位算法．该算法采用由粗到精的分层次检测策略,首先通过投影算法自动定位靶标图像中棋盘子图像的大致位置;其次在棋盘子图像中进行Hough变换,并根据角度投影图和幅值投影图进行棋盘角点的初步定位;最后在初步定位的角点邻域内通过高斯灰度插值和Harris算法得到最终的亚像素精度的角点位置．此外,本文还利用Hough变换提取的直线对角点进行自动排序．实验结果表明,该算法自动化程度较高,能够在大场景中自动定位靶标及其角点位置,而且精度较高,适用于大场景环境下畸变较小的摄像机的标定．     

基于自适应分数阶微分的Harris角点检测算法

针对Harris算法在对纹理复杂程度高的图像进行角点检测时会出现大量伪角点,以及分数阶微分应用到图像处理中需要人为地指定阶数的缺点。分析了伪角点大量产生的原因,并提出以分数阶替换原算法中的整数阶对图像进行微分的改进方法,以及一种以图像的分形维数作为参数来自适应地选择微分所需要的阶数的方法。从而使图像做微分运算时能更好地保留图像中的边缘信息,使分数阶微分可以应用于视频目标追踪、视频稳像等实时性要求较高的场合。实验表明,改进算法在进行角点检测时具有更高的精确度。     

一种基于角点信息和加权子块的图像缩小算法

针对映射图像子块加权均值算法造成的角点信息丢失,提出一种同时考虑原始图片角点信息和映射子块的算法。首先,求出原始图片的角点信息,再根据缩小比例,求出缩小图像中的对应子块。如果子块内有角点则以该角点为中心计算加权系数;否则就按图像中心计算加权系数。使用本算法对文本图片的缩小能比单纯的子块加权算法保留更多的角点信息。     

基于图像分块的多尺度Harris角点检测方法

Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,在现实中应用广泛,但不具有尺度变化特性。为了改变其单一尺度的特性,使得角点提取更加精确和有效,将多尺度的概念和图像分块方法引入到Harris算法中,在多个尺度下对角点进行提取。将每个尺度上的角点响应值的本地最大值作为该尺度上的候选角点,并同时对图像进行分块;最后,沿小尺度到大尺度方向判断候选角点是否是真实角点,剔除伪角点,使得角点检测更加精确。通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点的检测性能。     

基于GPU的实时亚像素Harris角点检测

针对Harris角点检测精度和检测速度问题,利用现代图形处理器(GPU)对角点检测算法进行改进,提出一种基于GPU的快速亚像素Harris角点检测算法,该算法利用了GPU的并行处理能力和亚像素Harris角点检测算法的并行性特点。实验结果表明,对于分辨率为720×720的24 bit视频图像,该算法能够实现实时的亚像素级Harris角点检测。     

近邻传播聚类优化的角点检测改进算法

针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波（BF）角点检测改进算法。该算法在对图像进行双边滤波和多尺度角点检测的基础上,采用一种新型的聚类算法--近邻传播聚类算法（AP聚类算法）,对候选角点提取真实角点的效率进行优化,并对角点算子进行改进。实验是在VS2010+OpenCV平台实现的。结果表明提出的改进算法不仅提高了角点提取效率,而且更加精确地检测图像角点,具有更好的效果,更强的实用性。