基于多方向对称和匀质约束的SUSAN棋盘格角点检测算法

棋盘格角点检测是摄像机标定过程中的一个重要步骤。针对原有SUSAN角点检测算法在棋盘格角点检测应用中边缘点与角点难以区分的问题,通过对棋盘格角点特性的分析和实验,提出了一种基于多方向对称和匀质约束的SUSAN棋盘格角点检测算法。通过在原有SUSAN算法的基础上添加对称约束算子和匀质约束算子滤除SU- SAN检测结果中的边缘点,最终确定角点的坐标。实验结果表明,该算法在角点检测的有效性和精度方面优于已有算法。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

改进型SUSAN算子在零件视觉测量系统中的应用

本文介绍了基于改进型SUSAN算子的零件视觉测量系统。设计了零件视觉测量系统的体系结构,采用了一种基于中值的加权滤波算法进行零件图像预处理,研究了SUSAN算子的基本原理和角点检测步骤,并提出了一种基于方相信的改进SUSAN算子和零件角点测量方法,最后通过实验验证了算法的可行性。     

垃圾邮件图像中的文字角点检测

为提取垃圾邮件图像中文字的角点信息,提出一种新的基于图像边缘和圆形模板的角点检测算法。算法首先利用彩色边缘检测算子和阈值分割方法获取文字图像的边缘,然后采用圆形模板提取文字的角点信息。边缘检测和阈值分割降低了干扰背景和噪声对角点检测的影响,圆形模板使得角点检测对文字方向变化不敏感。实验表明,在真实的垃圾邮件图像中文字角点定位精度略高于SUSAN算法,并能同时获取角点角度的大小。     

基于高斯变换的多尺度SUSAN角点检测方法

针对传统SUSAN算子只能在单一尺度下检测图像中角点的不足,提出一种基于高斯变换的多尺度SUSAN角点检测方法。该方法利用高斯变换获得待检测图像的多尺度分层图像,以构建高斯金字塔,结合自适应阈值的SUSAN算子检测出不同尺度下的角点作为候选角点,将其还原到原始图像中的相应位置构成候选角点集,在候选角点集中经小邻域信息筛选获得最终角点。实验结果表明,该方法不仅能够在不同尺度下有效获取有用的角点信息,而且提高SUSAN算子正确率的同时,降低了角点的伪检率。     

双边几何阈值SUSAN角点提取算法

传统的单边几何阈值SUSAN算法,易将孤立噪声点以及细线段上的点误检测为角点,或者把一些像素点较少的尖锐区域的角点检测出来,在很多的应用场合这些点并非兴趣点.为了有效地消除孤立噪声点的误检测以及剔除不感兴趣点,提出一种双边几何阈值SUSAN算法.     

自适应阈值的遥感影像角点提取算法

针对传统SUSAN角点提取算法中阈值选取的不确定性,提出了一种自适应分割阈值的SUSAN改进算法。首先采用SUSAN模板对图像进行模板计算得到梯度图,然后根据梯度图的灰度分布特征,采用图像分割方法的判断分析法和KSW熵方法对梯度图做分析处理,最终实现阈值的自动选取,正确提取出有价值的特征角点。试验结果表明,改进算法较之传统算法有明显优势,能准确有效地提取出角点,具有较强的适应性和应用价值。     

一种基于数学形态学与改进的SUSAN算子边缘提取快速算法

提出基于数学形态学和SUSAN算子的灰度图像边缘提取方法,同时对SUSAN算子进行了改进.该方法利用数学形态学开运算估计背景,将原始图像与背景进行几何运算,在处理后的图像上运用改进的SUSAN算子提取边缘,并进行了仿真实验.实验结果表明,该方法不仅具有较好的去噪和边缘提取能力,而且算法简单易于实现,运算速度快.     

一种改进的SUSAN算子棋盘格角点亚像素检测算法

SUSAN算子在检测角点时,只以USAN区域面积的大小作为判断准则,忽略USAN区域形状的影响。因此,该算法对棋盘格标定板中的内角点与边缘点难以区分。针对此问题,本文提出在SUSAN圆模板内再次采用SUSAN算子来实现对棋盘格标定板角点的有效检测。此外,在每个初定位角点的局部邻域内,采用二次曲面拟合法得到角点的亚像素坐标。实验证明,所提出的算法准确、有效、适应性好,能为摄像机标定提供亚像素精度的角点信息。     

一种基于SIFT和SUSAN特征的图像匹配方法

针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT和SUSAN两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利用SUSAN方法检测角点,结合两种特征点位置,利用SIFT方法生成匹配特征向量,最后根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,实现图像的配准。实验表明该算法有效,能够提高图像的自动匹配准确性。     

基于SUSAN的种子点生长边缘检测算法①

角点是一种特殊的边缘点,是数字图像中重要的几何特征。利用边缘点连续的特性,提出了一种基于SUSAN算法的种子点生长边缘检测算法。利用Susan算法获得图像的角点,再将获得的角点作为种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

基于重心的一种灰度图像边缘检测算法

本文提出一种基于重心的灰度图像边缘检测算法,将灰度图像中每一像素的灰度值,作为该像素的“质量”、三维空间中的Z坐标。判断某像素是否为边界点,取决于在以该像素为中心点的矩形区域内重心偏移量的大小。该算法具有一定的抗噪性,与采用canny算子的边缘检测算法相比较,本文算法对B超灰度图像的实际检测效果更好。     

一种快速自适应的角点检测算法

基于SUSAN原则提出了一种新的快速自适应角点检测算法,在几个方面进行了改进:以局部自适应阈值代替整个图像的固定阈值,提高了算法的自动处理能力;改进了响应函数,仅通过扫描模板边缘像素获取更多的角点信息,也简化了计算步骤;通过预处理,逐步缩小候选角点的搜索范围.实验证明,这是一种快速有效的角点检测方法.     

一种新的快速鲁棒性角点检测算法

对现有的角点检测算法进行了综述,着重分析了SUSAN算法和MIC算法的实现原理以及检测性能的优劣,提出了一种基于像素亮度变化的快速角点检测算法。对模拟图像和真实图像的角点进行了实验,并与目前应用比较广泛的Harris、MIC以及SUSAN角点检测子进行了比较。实验结果和数据分析表明了算法在计算效率、定位精度和鲁棒性等到方面具有良好性能。     

基于曲率的角点检测及目标区域提取法

针对图像检索系统提出了基于自适应阈值曲率增强的角点检测法, 以及基于角点曲率的目标区域提取法. 该算法将曲率作为角点重要程度的判断标准, 通过自适应阈值判断图像的真伪角点, 并增强真实角点的曲率信息, 利用具有较大曲率的角点确定图像的重心, 以重心为形心定位图像的目标区域. 实验结果表明, 本文算法不仅提高了图像角点检测的可靠性, 而且有效地确定了其目标区域, 最终达到了提高图像检索准确率以及算法运算效率的目的. 为检索背景复杂的图像提供了新的思路和方法.     

融合SUSAN算法和Robert算法的图像边缘检测滤波处理技术

研究了图像边缘检测算法并进行了滤波处理。由于传统的SUSAN算法对阂值的选择比较难,难以得到更多的图像信息,因此提出了一种基于Robert图像边缘检测技术的改进型算法,其融合了SUSAN特征点匹配技术,同时采用均值滤波算法去除图像检测过程中的噪声,最后采用图像细化方法对图像进行细化处理。经仿真实验表明,提出的改进算法能够有效地对图像进行检测,降低了算法的复杂度。     

基于方向性SUSAN算子的图像角点特征提取

在不同传感器图像的匹配中角点是重要匹配特征,为满足实际一些具有方向性的成像传感器图像匹配的需要,进行稳定可靠、具有方向性角点特征的检测是必需的.本文采用方向性的SUSAN角点检测算法,将SUSAN算子计算区域限定在具有一定指向的扇区,使之具有方向性检测角点特征.实验证明,该算法简单、实用和有效.     

改进ORB和Hough变换的指针式仪表识读方法

为了实现指针式仪表的自动识读,提出一种基于改进ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）和Hough变换算法的指针式仪表识读算法。利用角点强化方法加强ORB算法检测的特征点,通过特征点匹配对计算模板图像与待检测图像之间的透视变换矩阵。利用数学形态学处理、阈值分割等图像预处理提取指针,并提出一种用于确定指针旋转圆心的基于ORB特征匹配对的相似特征三角形方法,结合投影法定位指针方向。利用指针细化算法和添加圆心约束的Hough变换算法检测指针角度。最后根据仪表的先验信息得到读数结果。实验结果表明该算法在识读速度和精度等方面都能够满足指针式仪表识读的要求,具有较高的可靠性和工程应用价值。     

一种改进的快速SUSAN角点检测算法

着重分析SUSAN角点检测速度慢的缺点,提出改进的快速SUSAN角点检测算法。该算法首先比较待测点与其周围半径为R的圆周上像素的灰度,统计连续的具有非相似灰度值的像素个数,根据判定准则得到初始角点,再使用非极值抑制函数选择最优角点。实验结果表明：该改进算法有效地减少角点检测过程的计算量,使得角点检测的效率大大提高。