角点检测技术综述

角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。对灰度图像、二值图像、边缘轮廓曲线的角点检测算法进行综述,分析了相关的算法,并对各种检测算法给出了评价。     

MOravec和Harris角点检测方法比较研究

角点是图像中的重要特征,在图像配准与匹配、运动分析、目标识别、目标跟踪等领域中均得到了广泛的应用.Moravec和Harris算法是计算机视觉领域中应用比较广泛的角点检测方法.介绍了Moravec和Harris及其改进等四种常用的角点检测算法的实现原理及其特点,并对这四种方法进行了分析、比较,给出了它们的效率性能评价.然后通过实验研究了它们在角点检测的速度、正确率和抗噪性等方面的差异,探讨了各种算法的优势和缺陷.最后,文章指出了角点检测技术的研究与发展方向.     

基于局部方向分布的角点检测及亚像素定位

提出了一种基于局部方向分布的角点检测与定位算法.该算法主要由两步组成,首先利用绝对角点能量和相对角点能量进行角点检测,然后使用最小二乘技术拟合支撑像素方向线的交点得到角点的亚像素位置.实验结果表明,相对于常见的角点检测算法,基于局部方向分布的算法不仅具有更高的定位精度,同时对噪音也有较强的鲁棒性.     

一种改进的基于Harris的角点检测方法

在研究Harris角点检测算法时发现该算法对一些图像进行角点提取时,存在提取伪角点、角点信息丢失和位置偏移,而且在进行非极大值抑制时不易设置阈值等现象.提出了在进行非极大值抑制时采用双阈值法,分别设置一个相对大和一个相对小的两个阈值,从而得到同一图像不同阈值的角点信息,通过角点信息对比能够很好地解决角点信息丢失和位置偏移并能消除一部分伪角点,然后利用SUSAN的思想消除剩余的伪角点.通过对比实验表明,文中算法提取角点非常有效,比Harris算法具有更好的角点检测性能.     

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.     

点到弦距离累加的自适应角点检测

提出了一种自适应角点检测算法(ACPDA),以解决CPDA算法采用全局阈值去除伪角点所存在的缺陷,即无法正确处理邻近角点、钝形角点和圆形角点的问题。该算法的优势主要包括:1)提出了角点邻域再检测方法,实现对邻近角点的有效检测,同时使角点定位更加精确;2)为每条曲线构造了一个曲线自适应阈值来去除伪角点,避免了钝形角点的丢失;3)构造角点局部自适应阈值来有效去除圆形角点。对比实验表明,ACPDA算法降低了漏检角点数和伪角点数,具有更好的检测性能。     

基于B样条的改进型Harris角点检测算法*

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑,因而对一些图像进行角点提取时,存在角点信息丢失和位置偏移等现象,而B样条函数可以收敛于高斯函数,并具有良好的逼近能力和紧支性等一些优秀的性质,从而基于B样条函数提出了一种改进的Harris角点提取方法。实验表明,该方法对提取角点非常有效。     

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;再选取合适的阚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.     

基于B样条的改进型Harris角点检测算法

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑,因而对一些图像进行角点提取时,存在角点信息丢失和位置偏移等现象,而B样条函数可以收敛于高斯函数,并具有良好的逼近能力和紧支性等一些优秀的性质,从而基于B样条函数提出了一种改进的Harris角点提取方法.实验表明,该方法对提取角点非常有效.     

点对核值匹配的角点检测

针对SUSAN法检测X型角点能力较弱的问题,提出一种新的角点检测算法。在圆形模板区域内引入点对的概念,通过建立核值与点对的匹配规则来检测角点。给出了一个模板响应公式,加大了各点模板响应值的差别,提高了算法的抗干扰能力。实验结果表明,该算法对复杂的X型角点和普通角点均具有较好的检测效果。