基于区域划分的角点检测

本文主要研究角点检测中全局/局部的搜索算法,针对该算法效率较低的情况提出了改进的角点检测算法. 该算法采用相似金字塔计算原理构造多层图像,同时采用多尺度Harris算子分层搜索并提取图像特征角点,经过分层图像、分区域图像的特征角点进行融合计算,实现了目标特征点寻找. 该算法主要在角点检测上考虑不同层次的图像和单张图像区域关系,并且通过特征点周围像素的变化参数来实现目标的定位. 实验结果表明,本文提出的改进算法提高了总体定位的速度,降低了误定位的概率.     

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。     

基于特征的hausdorff距离图像配准

针对图像配准问题,提出了基于Harris及SIFT(Scale-invariant feature transform)特征的Hausdorff距离方法来实现图像配准。首先利用harris角点检测和SIFT特征提取参考图像和待配准图像的角点,通过两种方法获得的角点在融合之后获得更大的角点搜索范围,再利用相似一致性匹配原则剔除错误角点,进而通过改进的Hausdorff距离算法完成图像的配准操作。结果证明,改进算法比传统Hausdorff距离算法运行时间更短,算法时间降低约45%,具有较强的抗噪声能力和旋转鲁棒性,提高了图像配准的效率和精确性。     

一种改进的亚像素角点提取算法

针对Harris角点检测过程中存在定位粗糙、检测精度不高以及检测效率慢等原因,该文在Harris算法的基础上,结合Harris算子和Forstner算子提出一种改进的亚像素角点提取算法。该算法采用一种逐层检测策略,首先利用Harris算法进行角点粗略定位,首先对角点做一个初始选择,利用图像领域灰度相似度得到大部分角点的粗定位值,大大降低了算法的运算量,然后通过计算自相关矩阵的两个特征值,利用特征值和阈值比较筛选得到全部角点的粗定位值,避免了CRF（corner reference function角点响应函数）的计算,最后利用Forstner算子对粗定位后的角点进行亚像素级精确定位。实验证明,该算法不仅保证Harris算法的灵活性和Forstner算子的亚像素级精度,而且速度快,并且抗噪声性能较强。     

一种改进的亚像素角点提取算法

针对Harris角点检测过程中存在定位粗糙、检测精度不高以及检测效率慢等原因,该文在Harris算法的基础上,结合Harris算子和Forstner算子提出一种改进的亚像素角点提取算法。该算法采用一种逐层检测策略,首先利用Harris算法进行角点粗略定位,首先对角点做一个初始选择,利用图像领域灰度相似度得到大部分角点的粗定位值,大大降低了算法的运算量,然后通过计算自相关矩阵的两个特征值,利用特征值和阈值比较筛选得到全部角点的粗定位值,避免了CRF(corner reference function角点响应函数)的计算,最后利用Forstner算子对粗定位后的角点进行亚像素级精确定位。实验证明,该算法不仅保证Harris算法的灵活性和Forstner算子的亚像素级精度,而且速度快,并且抗噪声性能较强。     

基于段测试的X角点检测与亚像素定位

针对X角点快速检测和精确定位要求,提出了一种实时识别、定位X角点的方法:首先,根据X角点图像对称性和亮度分布特征,筛选出候选X角点;随后,对候选X角点进行段测试,确认候选X角点,并检出测试段中位于图像边缘上的像素,进行角点的亚像素定位.与Harris算法比较,该方法能有效检测X角点并排除其他类型角点,具有较高的定位精度...     

基于ASM和K近邻算法的人脸脸型分类

针对人脸特征分类问题,提出一种基于主动形状模型(ASM)和K近邻算法的人脸脸型分类方法。将Hausdorff距离作为K近邻算法的距离函数,利用ASM算法提取待测图像的特征点,对点集进行归一化后计算人脸轮廓特征点与样本库中所有样本点集的Hausdorff距离,根据该距离值,通过K近邻算法实现待测图像的脸型分类。实验结果证明,该方法分类正确率高、速度快、易于实现。     

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.     

基于Harris角点检测的人体特征提取与测量

为准确地对人体图像特征尺寸进行自动识别和提取,提出一种基于Harris角点检测的人体特征提取与测量算法;首先对原始图像规范化处理,并采用Canny算子进行边缘检测,得到图像的二值边缘图;然后根据人体特征尺寸位置的突变性可用角点来描述的特点对轮廓图像进行特征点提取;最后利用人体关键尺寸与身高(由用户提供)的比例关系进行特征点筛选,计算获取人体测量学中的关键尺寸;经对实际测量数据分析比较得知,实验测量结果产生的误差较小,实验值和实际值之间无显著性差异,因此验证了该方法的可行性。     

基于Contourlet和SVD的抗打印扫描零水印算法

针对打印扫描过程对载体图像的影响,提出一种结合Contourlet变换和SVD变换技术的零水印算法,并在算法中加入Harris角点检测和Hausdorff距离用于纠正几何失真.该算法利用图像相邻分块的最大奇异值大小关系与水印信息构造出版权信息,然后将版权信息进行注册.实验表明,该算法对打印扫描具有较强的鲁棒性,并且能够...     

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。     

基于LBP的鲁棒特征提取与匹配方法研究

针对现有的Harris角点提取算法在图像匹配法中,存在精度低、抗干扰和抗光照变化能力弱的缺陷,提出一种基于局部二进制模式（Local Binary Patterns,LBP）和图变换匹配算法（Graph Transformation Matching,GTM）相结合的鲁棒精确匹配算法。采用改进的Harris边缘特征检测提取特征点并选取图像块作为特征区域;采用改进的中心对称局部二进制模式（Center Symmetric Local Binary Patterns,CSLBP）对高维特征进行降维生成24维特征描述子,并依据欧氏距离实现图像粗匹配;采用图变化匹配法剔除误差匹配来改善匹配的精度和鲁棒性。测试结果表明,所建议算法是有效的,它不仅具有良好的抗尺度和旋转变化特性,而且具有较强的噪声抑制能力和抗光照变化能力。提出的鲁棒性算法不仅充分考虑到传统特征匹配算法优缺点,使检测与匹配结果更加准确,而且较Harris算法以及LBP算法稳定性和准确度有了明显的提高。     

基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

SAR图像尺度不变特征提取方法研究

与光学图像相比,SAR图像噪声干扰明显增强,导致光学图像处理领域中常用的尺度不变特征提取算法的稳定性在SAR图像中明显下降。为此,提出一种基于Harris算子的SAR图像尺度不变特征提取方法。该方法首先将单尺度图像特征点检测中具有良好稳定性的Harris算子拓展到多尺度图像域,并结合Harris算子极值点的稳定性分析实现尺度不变特征定位,以提高特征定位的稳定性。进而采用迭代滤波器取代传统卷积滤波器完成特征定位中所需高斯滤波操作,以提高特征定位的速度。最后利用特征点邻域内的像素梯度信息完成了特征描述字的构造。SAR图像实测数据验证表明,与其他尺度不变特征提取算法相比,本文算法具有更优的稳定性。     

角点密度特征下的粘连蘑菇定位算法

在基于机器视觉实现蘑菇自动化采摘过程中,由于蘑菇苗床背景复杂多样,蘑菇群落之间尺度、形状差异大,且相互间存在复杂粘连,造成采摘位置定位困难,针对该问题,提出了以Harris角点为纹理特征的背景过滤算法,实现菌丝、木屑、杂草等干扰因素下的前景目标的准确提取;继而针对粘连蘑菇的尺度差异,提出了一种迭代方法搜索前景距离图中的区域极值点,在此基础上采用基于标记的分水岭算法实现粘连蘑菇的分割;最后利用椭圆拟合对蘑菇边界和中心坐标进行定位.通过实际场景中的蘑菇样本图片进行测试,证明算法定位准确性达到86.3%,平均处理时间为0.711 s,满足实时性要求.     

一种高效的SAR图像角点提取算法

INS/SAR组合导航系统对合成孔径雷达(SAR)图像的角点提取精度、实时性、可靠性要求较高,为此,提出一种结合曲率尺度空间与Harris算子的角点提取算法,用局部Harris算子定位用曲率尺度空间法提取出的角点。实验结果表明,该算法实时性好、精度高、冗余度低。     

基于改进Harris算法的汉字图像角点检测

根据汉字图像的特点,借鉴加速分割检测特征算法的思想,提出一种改进的Harris算法对汉字图像进行角点检测。首先,计算像素值初步判断出非角点并排除;然后,通过计算传统Harris算法中的角点响应函数对剩余的像素进行角点检测;最后,借鉴加速分割检测特征算法的思想对伪角点进行删除。最终检测出的角点是汉字笔画的起点和末端的角点,为下一步特征提取中确定线段的位置和计算线段的长度提供有利的技术基础。通过对一定数量的汉字图像的实验仿真,将本文方法与几种常用的角点检测方法进行比较,本文方法在检测正确率方面有所提高,但在运行时间上没有达到最短,综合考虑正确率和运行时间,本文方法较其他几种方法有所提高。      

基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接

图像拼接技术被广泛应用于遥感图像处理、计算机识别、医学图像分析及人工智能等方面。本文针对尺度不变特征变换(SIFT)算法特征提取较复杂、计算时间长的缺点,而Harris算法提取特征点快速有效的优点,提出了一种结合Harris与SIFT算法优点的算法,并将这种算法应用于图像的自动拼接。首先利用改进的Harris算法提取图像特征点,再使用SIFT算法来描述特征点,然后利用欧氏距离对所得的特征向量进行匹配,最终实现图像的自动拼接。实验结果表明,该方法能有效提高SIFT的匹配效率,较好地完成对图像的自动拼接。     

多尺度人脸特征提取*

介绍了一种新的人脸特征提取的方法,首先在原始图像中找出人脸所在大致区域,然后对已经找出的人脸所在区域进行小波分解,并利用方块效应找出人眼及嘴部所在大致位置,最后提取眼、嘴的特征。试验结果表明,该方法对于人脸特征的提取具有较好的效果。     

基于图像分块的多尺度Harris角点检测方法

Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,在现实中应用广泛,但不具有尺度变化特性。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,将多尺度的概念和图像分块方法引入到Harris算法中,在多个尺度下对角点进行提取。将每个尺度上的角点响应值的本地最大值作为该尺度上的候选角点,并同时对图像进行分块;最后,沿小尺度到大尺度方向判断候选角点是否是真实角点,剔除伪角点,使得角点检测更加精确。通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点的检测性能。