基于Harris角点检测的改进算法

Harris角点检测算法是图像匹配中使用非常广泛的特征提取算法.针对目前图像处理过程中尺度不变特征点提取的算法实时性较差,算法计算量比较大的问题,在Harris角点检测算法的基础上提出一种简化的算法思想:邻近像素采用对比的方法,从理论上分析算法的性能,实验中保证算法性能的同时实时性得到了提高.     

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。     

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Harris角点的内窥镜图像变形全自动校正算法

提出一种基于Harris角点检测的全自动内窥镜图像变形校正算法. 对一幅黑白棋格图像进行Harris特征点检测并将特征按所属直线进行自动归类. 引入关于全体变形参数的Harris角点子集直线度函数并对它进行Levenberg-Marquardt迭代优化来寻找最优变形参数. 获取图像时无需限定相机与标定图案的相对姿态,算法执行中无需用户交互式干预. 实验结果表明本文算法的校正结果使得内窥镜成像很好地满足线性相机模型,具有亚像素级精 度,是一种快速简单灵活的校正方法,尤其适合临床应用.     

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。     

图像特征点提取在实时监控中的应用研究

实时监控中视频信号处理中关键是图像配准与匹配,基础理论为精确定位和角点特征检测,Moravec和Harris算法是视觉领域中应用比较广泛的角点检测方法。通过讨论在影像特征的角点特征检测,进行了分析、比较、实验研究了它们在角点(和圆点)检测的速度、正确率和抗噪性等方面的差异,给出了它们的效率性能评价,得出了有益的结论。利用Forstner算法精确定位的思想,改进Harris算法。实践证明,该方法在点特征的提取和精确定位方面都达到了较好的效果。     

偏置场下光栅图像的目标轮廓特征点检测方法

文章目标是解决有偏场环境下带有光栅图像的目标轮廓特征点检测问题。针对目标轮廓特征检测中存在的有偏光照环境和光栅模式,提出了一个两步解决方案。首先采用一种新的基于有偏场估计的图像模糊聚类迭代算法,对原灰度图像进行分割;接着,利用Harris特征检测器提取分割后目标图像的候选特征点,并在Harris特征检测算法中提出了基于特征响应函数直方图的罚值选择方法。实验结果表明,在光栅纹理和偏置场并存情况下,该文提出的方法优于传统Harris角检测器,解决了传统Harris角检测在该特定环境下所面临的精度下降问题。文章提出的算法可用于偏置场环境下光栅图像目标形状分析。     

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。     

一种基于树结构的立体图像特征提取算法

针对立体图像匹配中的特征检测问题，提出了一种基于树结构的立体图像中边缘点、直线段、交点和凸多边形区域等特征的检测方案。该方法首先基于改进的Canny算子实现立体图像边缘的检测；基于立体图像的边缘梯度信息，文中提出一种分层并行式迭代式链码跟踪方法实现图像中直线段的检测：为提高检测速度并有利于凸多边形区域特征的检测，基于凸多边形区域的几何定义，通过提取直线段交点并采用树结构实现对已检测的相关直线段信息的遍历处理，最终得到树结构表示的凸多边形区域特征。实验证明，所提方法在结构化环境具有很好的检测精度和实时性。     

基于图像几何特征点的仿射参数估计算法研究

平移、旋转和缩放等仿射变换参数的计算是计算机视觉、目标检测和模式识别领域的关键问题.对3类典型的基于图像特征点的仿射参数计算方案进行了研究与探讨,它们分别是利用SUSAN角检测器、Harris角点检测器和尺度不变特征变换(SIFT)提取图像特征点.针对传统算法对SUSAN和Harris角点进行匹配精度过低的问题,提出了一种新的基于Zernike矩的特征点匹配算法,对匹配的特征点对利用四参数仿射模型进行参数估计和求取.在此基础上对3种方案进行了深入分析和比较,得出SIFT特征点适用范固广、精度高,是较好的仿射参数求取工具.并通过具体的配准实验结果及在图像拼接中的应用证明了算法的有效性.     

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。     

基于奇异值分解结合Harris的快速匹配方法研究

针对室内环境下视觉图像匹配速度慢、精度低等问题,提出一种基于奇异值分解结合Harris的快速匹配新方法.随机采集两组相邻的视觉图像作为研究对象,利用奇异值分解(SVD)对视觉图像进行压缩与重构.利用Harris角点检测算法对重构后的视觉图像进行特征角点的检测,然后结合归一化互相关(NCC)算法对视觉图像的特征角点进行一次粗匹配,最后采用随机抽样一致性(RANSAC)方法对粗匹配结果进行校正,实现特征点对的精匹配.实验表明:与传统的归一化互相关模板匹配算法相比,该算法不仅将视觉图像在室内环境下的误匹配率降低至2.35％,而且图像匹配的速率提升了3倍.     

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.     

近邻传播聚类优化的角点检测改进算法

针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波（BF）角点检测改进算法。该算法在对图像进行双边滤波和多尺度角点检测的基础上,采用一种新型的聚类算法--近邻传播聚类算法（AP聚类算法）,对候选角点提取真实角点的效率进行优化,并对角点算子进行改进。实验是在VS2010+OpenCV平台实现的。结果表明提出的改进算法不仅提高了角点提取效率,而且更加精确地检测图像角点,具有更好的效果,更强的实用性。     

改进Harris特征的印刷体图像检索

目的 文档图像检索过程中，传统的光学字符识别（OCR）技术因易受文档图像质量和字体等相关因素的影响，难以达到有效检索的目的。关键词识别技术作为OCR技术的替代方案，不需经过繁琐的OCR识别，可直接对关键词进行检索。本文针对Harris算法聚簇现象严重和运算速度慢等问题，在关键词识别技术的框架下提出了改进Harris的图像匹配算法。方法 基于Fast进行特征点检测，利用Harris进行特征描述，并采用非极大值抑制的方法，最后利用暴力匹配中的汉明距离进行特征的相似性度量，输出最终的匹配结果。结果 实验结果表明本文算法在特征提取上的时间为0.101 s，相对于原始Harris算法的0.664 s和SIFT算法的1.066 s，实时性方面有了明显提高，改善了原始算法的聚簇现象，并且在无噪声的情况下，准确率达到98%，高于Sift算法的90%，召回率达到87.5%，而且在固定均值，不断提高方差的高斯噪声条件下，与Sift算法相比，准确率也高于后者，取得了较好的实验效果。结论 本文提出的方法满足了快速、精确的查找需求，在印刷体图像的文档图像检索中有效提高了检索率，具有较好的实验效果。     

基于细节增强的自适应Harris角点检测算法

针对传统Harris角点检测法计算速度较慢、聚簇现象较严重和在纹理信息少的区域提取角点数较少等不足,提出一种自适应Harris角点检测法,该算法利用巴特沃斯滤波器增强小波细节系数,通过计算角点响应函数的二阶值设定自适应阈值,从而提高Harris角点检测的精度和效率.实验表明,与传统的Harris角点检测法比较,该方法检测速度较快、角点的分布较均匀,且伪角点较少.     

多特征复合的角点提取方法

提出了一种利用图象灰度特征和边界轮廓点特征相复合的角点检测方法；首先在SUSAN特征检测原则基础上，提出了基于图象灰度特征的快速自适应特征检测方法，用以提取不同图象对比度下目标轮廓上的初角点，利用边沿元对这些包含了部分边缘点的初角点沿边绝缘方向跟踪排序后，再由根据图象边缘特征检测的边界方向变化情况来确定角点位置，同时剔除由于图象数字化而导致的虚假角点，这种方法克服了单一特征提取角点所带来的弊病，提高了角点检测的精度，抗噪能力强，运算量较小，适于实时实现。