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。     

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。     

改进的Harris方法在交通事故现场图像拼中的应用

为了满足交通事故现场图像拼接时效性高的要求,本文提出了一种改进了Harris算法快速提取图像角点的方法。先采用3×3的预检窗口排除大部分疑似角点,保留候选角点,然后对候选角点采用Harris算法进行进一步的角点检测,确定最后的角点。实验结果表明,改进的方法不但能合理地检测出角点,还能大大提高角点检测速度,为交通事故现场图像快速拼接提供技术支持。     

基于改进Harris角点提取算法的网格图像破损检测

针对周界网格状围栏破损预警问题,提出一种基于改进Harris角点的网格图像破损检测算法。传统Harris角点提取算法需要对图像中每个像素点计算横纵方向上的一阶导数以及角点响应函数值,算法复杂度高,通过引入灰度“相似度”的参数来计算像素点与其周围像素灰度值的相似程度,从而滤除伪角点,减少Harris角点提取时间,最后通过分析角点分布信息来界定破损区域。对移动机器人采集的典型围栏破损图像进行了检测试验,由实验结果可看出,Harris角点提取时间大大减少,表明该算法有效且满足围栏破损检测实际应用要求。     

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。     

一种改进的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,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果。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,文中将多尺度空间和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取。该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题。通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能。     

一种改进的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,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果.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,文中将多尺度空问和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取.该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题.通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能.     

基于多尺度Harris角点的图像文字检测

为解决传统的基于Harris角点的图像文字检测算法易受非文字角点干扰,检测准确率低的问题,提出一种基于多尺度Harris图像文字检测算法.该算法在多个尺度下提取角点,并利用分块方法分析文字局部特征,有效剔除了非文字角点.使用多次迭代逐步剔除非文字区域角点,精确提取备选块中的文字角点;通过区域融合形成文字区域,用轮廓跟踪法标识文字区域.实验结果表明,该算法明显提高了图像/视频文字检测的稳定性和准确率.     

基于Harris算法的图像处理软件的设计

Harris算法是一种有效的基于点特征提取的角点检测算法。该算法能应用于图像配准、全景图像的拼接、运动目标的跟踪、物体识别、三维重建等应用中。在图像的角点检测中,Harris算法相对于其他算法的误检率低,并且检测的效率高,便于MATLAB软件编程实现相关功能。此外,Harris算法在图像处理技术中具有较高的稳定性和较强的抗干扰能力。该文以Harris算法为核心,以MATLAB软件为开发平台,设计了一款基于Harris算法的图像处理软件,实现了图像配准、图像拼接和图像识别等图像处理功能,该软件界面友好,可操作性较强。     

基于Harris角点检测的图像旋转测量

为实现图像处理的高效性,避免由摄像机旋转而引起的图像旋转为采集的图像产生影响,以至于使后续的图像处理算法失效,提出了一种以Harris角点为核心的,基于Harris角点检测的图像旋转测蟹的方法;首先对原始图像进行Harris角点检测,然后对其进行角点匹配;最后,在各自图像内部进行角点连线,并与对应角点连线的斜率作比较,判断斜率变化,从而判断图像是否发生旋转.     

一种基于非标定摄像机仿射变换的块匹配算法

针对"平行视"多视视频,提出了一种基于非标定摄像机仿射变换的块匹配算法.该算法采用Harris算子提取角点,依据特征跟踪法和线段仿射性质作为同名点匹配准则,利用同名点信息构造摄像机仿射变换矩阵,在此基础上实现视问块匹配.实验结果表明,该算法可有效提高"平行视"块匹配效果.     

基于视频处理的视线稳定技术

针对既有摄像机运动又有前景物体运动的图像稳定问题,提出了一种快速算法。该算法首先利用改进的 Harries 算子提取特征点,根据三级匹配策略实现特征点的三级匹配,并且利用基于块的去噪声点方法检测出前景区域,剔除存在于前景区域的角点;然后建立当前帧与参考帧的映射关系,利用最小二乘法求解出全局运动参数;最后利用 Kalman 滤波平滑运动参数,依据平滑后的参数对图像进行补偿。     

适于光学遥感图像的角点特征检测算法

角点特征检测和精确定位是图像配准与匹配的基础。探讨了Moravec算子和Harris算子的基本原理,并进行了图像的角点特征检测和实验分析,结果显示Harris算子效果要好。但是,Harris算子对真实遥感图像角点特征的检测尚不能取得理想的结果,因此,对Harris算子进行了改进。实验表明,通过改进后的Harris算子对遥感图像上的角点特征的检测具有较好的检测效果。     

基于Harris角点能量的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理过程中的一个重要环节。提出了一种基于Harris角点检测器的指纹图像自适应分割算法。首先利用Harris算子计算待分割图像的角点能量,然后使用一种自适应的方法设定阈值完成初分割;采用形态学方法进行后处理以减少分割错误,最后通过面积参数去除分离的残留噪声区域。在FVC2004数据库上的实验结果表明,该分割算法能够准确提取指纹有效区域,并且对低质量指纹图像具有很好的鲁棒性。     

基于Harris角点匹配的目标跟踪

采用Harris算子提取图像角点,将角点进行NCC运算后求得粗匹配对数,使用Ransac匹配算法进行精匹配。考虑到角点匹配过程中误匹配情况的存在,改进了基于角点匹配的目标跟踪方法,采用计算角点偏移均方差的方法,剔除偏移量较大的点,取匹配效果较好的前几个匹配角点来计算当前窗口的移动位置。     

具有SIFT描述的多尺度角点图像配准

角点含有丰富的图像结构信息,在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法,Harris角点对图像旋转具有不变性,但对尺度变化敏感,在有尺度变化的图像配准中,应用受限。仿照SIFT特征点提取过程,提出了一种多尺度角点提取方法,提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述,用光学及SAR图像进行了配准实验。结果表明,与SIFT、Harris算法相比,本文方法在保证配准精度的基础上,配准时间减少40%以上,特征点在配准过程中的利用率提高一倍多。     

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.     

结合Harris角点检测和不变质心的稳健图像Hash算法

提出了应用Harris角点检测和不变质心的图像Hash算法.算法从仿射变换的数学模型出发,利用仿射前后图像质心位置的不变特性,计算Harris角点与不变质心的欧氏距离作为特征向量,最后经编码量化产生图像Hash.实验结果表明:本算法对视觉可接受的JPEG压缩、滤波等具有良好的鲁棒性,而恶意扰动或篡改则会改变Hash值....     

基于角点采样的多目标跟踪方法

为了跟踪互遮挡的多个目标,提出了一种基于角点采样的多目标跟踪方法。该方法以遮挡发生前的各目标区域中的Harris角点信息为样本,在遮挡发生情况下,采取K近邻分类器对目标区域中提取的角点信息进行分类,以有效区分遮挡在一起的多个目标。在角点特征提取过程中,还提出了双阈值Harris角点检测算法,用于自适应、准确地提取运动区域中角点信息。实验结果表明,该方法能有效区分遮挡在一起,且没有分裂之前的多个目标。     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。