基于SUSAN分层快速角点检测的改进算法

针对传统基于SUSAN算法的分层快速角点检测算法的缺陷,引入判别角点性能的改进算法.通过分层快速角点检测算法找到角点的大概位置,再利用角点性能判别算法,减少角点的数量,最后进行精细查找,准确定位角点.实验表明,该算法可较大幅度提高运算速度,节省运算时间,显著增强角点的匹配效果.     

一种新的Harris多尺度角点检测

Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺度变化特性。该文把多分辨分析的思想引入到该算法中,构造了基于小波变换的灰度强度变化公式,并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵,从而构建了一种新的基于小波变换的Harris多尺度角点检测算法。这样,使得新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,并克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、角点位置偏移和易受噪而提取出伪角点等问题。通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点检测性能。     

基于小波变换的红外图象多尺度边缘检测

本文讨论了小波变换及其应用于多尺度图象边缘检测的原理，对一幅红外图象给出其多尺度边缘检测的计算机仿真结果，而且与传统的边缘检测方法进行比较，从而得出基于小波变换的多尺度边缘检测是一种较好的方法     

基于角点灰度分布特征的棋盘格角点检测

在摄像机标定过程中,较差的光照条件和镜头畸变会造成棋盘格角点漏检和角点冗余。分析了角点的灰度分布特性,提出一种基于角点灰度分布特征的棋盘格角点检测算法。为确保在较差光照条件和镜头畸变下,棋盘格图像角点不漏检,算法首先利用角点的灰度分布特性提取候选角点;然后通过迭代的方式提高候选角点的精度并再次结合棋盘格角点的灰度分布特性剔除候选角点中非角点处的伪角点,避免棋盘格角点冗余;最后通过角点处的邻近点合并获得最终的棋盘格角点坐标。实验结果证明,在较差的光照条件和镜头畸变条件下,本算法角点无漏检和冗余。将该算法提取的棋盘格角点应用于摄像机标定,结果显示重投影误差的均方差在0.1pixel范围以内,优于其他算法。     

改进的多尺度Harris角点检测算法

为提高图像中角点检测的准确性,以及对图像噪声的抗干扰性,提出了一种多尺度Harris角点检测算法。该算法首先对图像进行多次高斯平滑,对每次平滑后的图像进行Harris角点检测,获得角点信息;而后,利用真实角点比噪声更稳定的特性,通过统计不同尺度下获得的角点信息,最终提取到真实的角点。实验证明,对于包含大量噪声的图像,提出的多尺度Harris角点检测算法仍能够准确的提取到真实的角点。     

基于边缘方向角的自适应尺度角点检测

在边缘方向角的基础上提出了一种新颖的角点检测方法。新模型基于:边缘在角点处必定发生弯折;在一定尺度范围内,角点两边的点均有方向角的最大趋向一致性;合理的放宽尺度,角点两边的点均有方向角最大趋向一致性增强。实验结果表明:新模型能够排除更多的伪角点,利用边缘方向向量判断角点的凸凹性;和其它多种角点检测模型相比,这种方法能够提供更多的角点信息,而且检测准确率高。     

基于二进小波变换的图象多尺度边缘检测算法及应用

系统介绍了二进小波变换在图像连缘检测中的算法,使用该算法可以地分辨出图像的轮廓特征,实验证明该算法是可行的。     

基于多尺度二阶广义高斯方向导数滤波器角点检测算法

检测性能良好的角点检测算法能够应对多幅图像中的不同特征及变化,且能够很好的检测图像中的不同或相似特征。二阶各向异性高斯方向导数(SOGGDD)可以很好的提取不同方向的图像信息,并且可以很好的应对噪声干扰,研究了,将不同尺度的图像信息和二阶各向异性高斯方向导数结合提出了一种基于多尺度二阶广义高斯方向导数滤波器的角点检测算法,该算法可以有效提高检测的平均重复性,有效应对不同条件的变化。实验采用了标准数据库和角点检测文献中的28张场景图进行比较。通过对该算法和多尺度Gabor角点检测算法进行平均重复性的对比,实验表明提出的算法具有更好的角点检测性能。     

基于邻域直方图分析的多尺度边缘检测方法

本文提出了一种基于邻域直方图分析的多尺度边缘检测方法．该方法分析当前象素点所处邻域内的直方图的分布特征,得到该邻域内存在边缘的可能性度量．文中分析了在边缘区内如何根据边缘宽度来定量调整样条小波的滤波尺度参数,以进行多尺度边缘检测．实验结果表明该方法可以得到令人满意的结果,同时具有较好的抗噪能力．     

多尺度Harris角点检测的FPGA实现

针对实时图像处理的要求,提出了一种利用FPGA实现多尺度Harris角点提取的方法。通过简化高斯函数,实现了基于FPGA的尺度空间构建。分析了多尺度Harris角点检测算法,改进了响应值计算函数,通过改进算法步骤,在FPGA上并行搜索位置、尺度空间响应值的极大值,进一步提高了多尺度Harris角点检测的速度。硬件处理速度显示,设计适用于实时性要求高的图像处理领域。     

基于多尺度屋顶状边缘的目标检测

本文利用小波为工具提出了在多尺度检测图象中屋顶边缘的方法，导出了该处屋顶边缘的最大曲率及其方向的计算公式；并将其结合人脸的特点用以在较复杂背景的图象中确定人脸及其器官（如眼睛）的位置和进行初步的分割，此方法在实验中取得了良好的效果。     

基于角点检测的双目视觉测距新方法

为解决双目视觉中立体匹配困难、效率低的问题,提出了一种基于角点检测的人工匹配方法实现双目视觉测距。首先介绍了双目测距基本原理,对摄像机进行了标定,并采用Bouguet 立体校正算法对双目视觉系统进行立体校正;然后采用J．Shi 和C．Tomasi提出的角点方法对立体校正后的左右摄像机图像中被测目标上的同一特征点进行了亚像素级角点提取,并利用提取的匹配角点坐标结合双目视觉测距公式实现距离测量。     

基于多尺度边缘检测的小波包去噪方法

文章提出一种将小波变换模极大值(WTMM)多尺度边缘检测与小波包去噪算法结合起来的图像去噪方法。仿真结果表明,该方法不但对噪声的抑制能力强,而且可以很好地保留图像的边缘信息。     

一种基于角点检测的实时自动对焦方法及实现

为了满足热像仪在不同场景下自动对焦的功能需求,对现有多种自动对焦实现方案的优劣势进行了评估分析,并选择了一种基于角点检测算法的对焦方案。通过检测图像中的角点数量来实时判断图像的清晰度。根据热像仪FPGA图像处理系统的性能对该算法进行了改进与优化,并提出了多阈值角点检测实时对焦方法。根据当前场景的对焦状态,热像仪可自主判断是否执行对焦操作,以适应不同检测场景的需求,最终实现其在不同场景下的实时自动对焦功能。     

基于改进Harris算法的图像角点检测

针对Harris角点检测算法运行速度慢且单一阚值选取不当容易造成漏检正确角点或提取出较多伪角点的问题,提出了一种快速预筛选方法以提高检测效率,并结合多阈值角点提取及邻近角点剔除策略来改进算法.实验结果表明:单独使用该预筛选方式的改进算法仅用32.71％的时间就可以检测出原算法94.97％的角点;配合多阈值角点检测方法及临近点剔除策略时,改进算法的运行时间仅为原算法的61.94％,且检测出的角点分布更均匀,既能充分代表图像信息又有效地避免了角点簇拥现象.     

一种分块的基于Harris角点检测的图像配准方法

传统的Harris角点检测选用全局的阈值并且不具有尺度不变性,对于较大的图像会导致检测的角点分布不均、错检等问题,为此提出一种新的基于多尺度的Harris角点检测的图像配准方法。首先将图像分块,并对其进行相应排序,根据局部阈值来提取Harris角点,然后根据图像特征点的最邻近和次邻近距离之比来确定初始匹配,最后利用特征点附近的灰度信息来实现进一步的配准。实验证明此方法使得图像配准精度和配准效率得到了极大地提高。     

基于FPGA的改进Harris角点检测方法

针对目前基于角点特征的视频分析系统前期特征提取速度较慢的问题,提出了一种利用FPGA来实现Harris角点提取的方法,并在充分考虑FPGA处理器结构以及Harris角点提取算法理论的情况下,对算法进行了进一步的改进,最后进行了仿真验证。结果表明,新算法在保证提取的角点完整准确的情况下,进一步提高了系统的实时性,同时大大简化了系统结构,减少了系统硬件开销,非常容易实现,具有较强的实用价值。     

基于提升小波的自适应阈值边缘检测新算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等缺点,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;对分解后的图像低频部分用提出的改进提升算法进行边缘检测,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测边缘;通过将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到一个组合边缘,最后细化图像边缘。实验证明,这种方法相对于传统小波分析有着计算量小,计算速度快和要求存储空间小等诸多优势,同时,也能做到不丢失图像信息,保证了边缘的连续性和封闭性,检测效果较好。     

图像的角点检测研究综述

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.