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支持向量机应用于文本分类、手写数字识别、基因表达等许多领域,由于Harris角点检测算子对噪声点非常敏感,本文在文献[3]的基础上提出Harris算子和支持向量机相结合的方法来进行角点检测.首先利用Harris角点检测算法对两幅以上的无噪声图像提取角点,然后将提取的角点作为支持向量机的训练样本.构造支持向最机,最后利用... 相似文献
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Harris角点检测算法在图像处理中使用非常广泛,有着较高检测率,但算法运算量比较大,实时性不高.同时,该算法无法设置通用阈值处理不同图像.针对这些问题,提出一种快速自适应Harris角点检测算法.该算法先使用Fast算法,对图像进行预筛选,再使用Harris算法,并构造自适应阈值.实验结果表明,该算法可以有效克服阈值选择不当造成的角点冗余或丢失,并可大幅减少运算量. 相似文献
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针对传统Harris角点检测效率低、非极大值引起的伪角点多等问题,提出了一种自适应阈值和归一化互相关(NCC)与随机抽样一致算法(RANSAC)相结合的Harris图像匹配算法。首先,采用自适应方式抑制非极大值的方法对角点进行预筛选;其次,采用Forstner算子对角点进行二次筛选;接着采用归一化互相关匹配算法对检测的Harris角点进行粗匹配;最后采用随机抽样一致算法对图像进行精确匹配。实验结果证明改进的方法不仅缩短了角点检测和图像匹配时间,而且能有效提高图像的匹配精度。 相似文献
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针对传统Harris角点检测算法的图像配准过程计算量大、速度慢等问题,提出一种快速预筛选Harris角点检测算法。首先通过FAST算法快速排除大量非特征点,再通过抑制半径解决FAST角点聚簇现象,然后在FAST角点邻域内筛选出Harris角点,最后采用Brute-Force匹配方式得到精准匹配。实验结果表明:所提改进算法不仅提高了角点检测速度而且减少了冗余角点数量,在图像配准过程中有效提高了配准速度与精度,配准效果良好。 相似文献
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针对Harris角点检测算法自适应性差的问题,提出一种自适应角点检测算法。根据Harris算法定义的像素响应函数值的大小特性,得出阈值(Threshold)应满足的下限条件,继而对图像进行分块,得出每一块图像的阈值下限条件。综合考虑各图像块的阈值,采用加权方法得到图像总的阈值。采用局部保留最大响应值策略来避免角点聚簇的现象。试验结果表明:提出的自适应阈值计算方法在引入少量数学运算的前提下,使角点检测具有自动性,并且可以保证合理数量的角点,采用的剔除策略可以很好的避免角点聚簇现象,使图像最终角点数量合理、分布均匀。 相似文献
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一种新的Harris多尺度角点检测 总被引:23,自引:0,他引:23
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。 相似文献
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为了高效准确地滤掉云烟雾等悬浮粒子,减少对激光成像引信工作的影响,采用了改进的Harris+最小核值相似区域(SUSAN)角点检测算法与矩形度结合的目标识别方法。改进算法在原有Harris和SUSAN算法基础上,利用8邻域模板标准差对目标像素点进行初次筛选获得候选角点,经高斯滤波后,利用改进的角点响应函数值进行二次筛选,再通过非极大值抑制得到最终角点,最后利用矩形度对目标与干扰进行二次区分。通过理论分析和实验验证可知,95%的目标能被有效地识别出来。结果表明,该方法能高效准确地区分目标与干扰,同时满足实时性要求,为激光成像引信抗干扰方面提供了一定的理论参考。 相似文献