基于Harris算法的黑白棋盘格角点检测

简述Harris角点检测算法的原理、算法的执行流程和黑白棋盘格亚像素坐标求取的基本方法.通过实验检测出了黑白棋盘格中的角点,得到了角点坐标,并运用二次曲面拟合法得到了角点的亚像素坐标.简要分析Harris角点检测算法中各参数对检测结果的影响,给出了参数设置的一些心得.实验结果可以用于摄像机的标定.     

一种新的棋盘格图像角点检测算法

鉴于棋盘格图案在摄像机标定中有着广泛的应用,因此为了对边缘模糊的棋盘格图像进行在线标定,针对目前棋盘格图像角点检测算法的局限性,提出了一种可以自动实现的棋盘格图像角点检测算法,该算法是利用周围图案对称和灰度值对比明显的独特性质,设计了由对称算子S和方差算子V组合而成的角点检测算子--对称方差算子（symmetry and variance）,简称SV算子.该算子不仅构思巧妙、易于实现、计算量小,而且对棋盘格图像的旋转变换和亮度变换具有鲁棒性和抗噪能力强的优点.实验结果表明,该算子对边缘模糊有良好的适应性,适用于摄像机的在线标定.     

基于双旋转模板的黑白棋盘角点检测算法

摄像机标定技术已被广泛地应用于三维重建技术中。针对标定时需要手动确认角点比较耗时且可能存在误差的问题,本文提出一种基于双旋转模板的黑白棋盘角点检测算法。该算法首先通过Harris算法获得初始角点,然后通过构造旋转模板对获得的角点进行迭代筛选,最终求解得到符合标定要求的角点。实验证明本文算法不仅具有较高的稳定性,还提高了黑白棋盘上有效角点的检测精度和效率。     

一种自适应的Harris角点检测算法

分析Harris角点检测算子的实现原理及其不足,提出一种基于图像分块和邻近角点剔除策略的自适应Harris角点检测算法,检症测出的角点均匀分布,有效避免了角点聚簇现象。实验结果表明,该算法检测出的角点分布更均匀合理,能很好地适应图像拼接等实际 应用。     

针对棋盘格角点快速检测的一种新方法

棋盘格图像在摄像机标定及视觉检测中有着广泛的应用。针对目前棋盘格图像角点检测的局限性,提出了一种棋盘格图像角点快速检测方法。该方法是利用存在过渡区和角点处灰度分布的独特性质,设计了环形检测方法。仿真及实测实验结果表明：该方法实时性强,对棋盘格图像的旋转变换、亮度变换和边缘模糊具有良好的适应性;与经典Harris角点检测算法相比,易于实现、计算量小。     

摄像机在线标定中的棋盘格角点自动检测方法

针对摄像机在线标定的特殊需要，研究棋盘格角点的自动检测问题。利用棋盘格角点共面特点，将平面到平面的变换引入到角点检测中，实现了角点的自动粗定位。在粗定位窗口内，通过角点检测算子与区域能量中心共同实现了角点精确定位。该算法将角点的检测与排序巧妙地结合起来，不仅对全局和局部光照变化都具有较强的适应性，还解决了图像中某些角点检测失败时，其他角点的正确检测与排序问题。实验结果表明，该方法不仅在鲁棒性和检测精度方面高于常用棋盘格角点检测方法，而且全部处理过程可自动实现，在摄像机在线标定中具有很高的实际应用价值。     

一种自动检测棋盘角点的新算法

提出了一种自动获取棋盘角点的新算法。该方法采用由粗到精的多层次检测策略,通过综合使用Radon变换、Harris算子以及Forstner算子,能够快速准确地提取出图像中的棋盘点。与传统方法相比,该算法具有两个明显的优点：无须人工干预,能够自动确定角点位置;定位精度高,角点的平均位置偏差在0.1个像素以内。     

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。     

基于改进Harris角点算法的摄像机标定技术研究

针对传统的Harris角点提取算法对噪声敏感,执行效率低等不足,提出了一种改进的Harris角点提取方法;以Harris角点提取算法为基础,通过优化角点响应函数,消除系数K,提高角点提取算法的执行效率;采用改进的 Harris 算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,利用张正友摄像机标定法计算USB摄像机的内外参数;实验结果证明了该方法可以有效的对黑白棋盘格内角点进行提取,准确高效,提高了摄像机的标定精度和准确性,是一种可行的摄像机标定方法。     

基于小波变换多尺度Harris角点检测算法

提出一种新的基于小波变换的Harris多尺度角点检测算法,可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的Harris角点检测算法可能存在的角点信息丢失和易受噪声影响而检测出伪角点等缺点,测试实验表明,与传统Harris角点检测方法比较,本方法有角点检测率高,不易受噪声影响,检测到的角点具有较高的重复率等优点.     

改进的Harris亚像素角点快速定位

针对Harris算法检测角点存在偏差、运算慢、像素级精度难于满足实际应用需要等问题,改进了Harris角点检测方法。该方法在Harris提取角点过程中,通过两次角点筛选,剔除非角点和伪角点,利用角点响应函数执行非极大值抑制,以局部角点响应函数最大值的像素点作为初始角点,并以该初始角点为中心,以一定半径搜索角点簇,采用最小二乘法加权角点簇与待求角点的欧几里得距离,精化初始角点坐标,从而实现Harris亚像素角点准确快速定位。实验结果表明了该方法的有效性和实用性。     

基于自适应分数阶微分的Harris角点检测算法

针对Harris算法在对纹理复杂程度高的图像进行角点检测时会出现大量伪角点,以及分数阶微分应用到图像处理中需要人为地指定阶数的缺点。分析了伪角点大量产生的原因,并提出以分数阶替换原算法中的整数阶对图像进行微分的改进方法,以及一种以图像的分形维数作为参数来自适应地选择微分所需要的阶数的方法。从而使图像做微分运算时能更好地保留图像中的边缘信息,使分数阶微分可以应用于视频目标追踪、视频稳像等实时性要求较高的场合。实验表明,改进算法在进行角点检测时具有更高的精确度。     

SMT-PAAG下的Harris角点检测与匹配算法

结合多核处理器SMT_PAAG的平台特性,实现基于数据并行和任务并行的Harris角点检测与匹配算法。在SMT-PAAG仿真器上对其算法进行验证,根据加速比和效率两个性能指标对实验结果进行分析,结果表明SMTPAGG上Harris角点检测与匹配算法的并行化实现效果显著。     

基于Harris角点检测的改进算法研究

经典的Harris算法在提取图像的角点上具有计算简单、适应性强等优势,但该方法由于人为设定单一阈值,容易出现伪角点、漏检点及运行速度不理想等现象。针对这一情况,文章在传统Harris算法基础上提出一种新的检测方法,采用多阈值的圆形非极大值抑制法提取角点,以此降低算法检测时间并增强图像旋转不变性,再借鉴SUSAN思想消去大部分伪角点。通过实验对比,该算法具有更好的角点检测性,为后期的图像配准奠定了良好的基础。     

一种自适应的Canny边缘检测算法*

针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。     

视频文字大小自适应提取算法*

视频文字大小自适应提取算法基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)特征、多分辨率处理及支持向量机分类技术。算法在不同分辨率下结合梯度信息、文字边界定位技术提取出文字候选区域,然后用支持向量机对于候选图像块DFT特征作进一步分类。结果表明,该算法能提取出视频图像中不同大小的文字,识别率优于以小波、灰度、离散余弦变换系数(discrete cosine transform, DCT)等为纹理特征的算法。     

一种自适应的运动目标阴影检测算法

在分析视频图像HSV差分图和差分图直方图的基础上,根据差分直方图中目标与阴影的像素分布特点,提出了一种基于最大类间方差的自适应加权阴影检测算法。实验表明,该算法具有检测精度高、效果好、适应性强和易于工程实现的特点。     

自适应不同条件的车牌检测算法

车牌检测(License Plate Detection, LPD)是自动车牌识别中(Automatic License Plate Recognition, ALPR)主要步骤,针对不同条件下车牌检测速度慢和检测精度低的问题,提出了一种改进改进自适应形态闭和开操作的车牌检测算法,该算法首先采用局部直方图对车牌图像均衡化处理,使用自适应形态闭操作对所有灰度化区域进行平滑处理,之后引入局部自适应阈值处理,能得到平滑图像和被分离的车牌,最后采用形态学开操作,将外部区域和车牌数连接部分分离。实验结果表明,所提方法的检测精度高于其他算法,同时,平均检测时间少于其他算法,适合不同条件下实时车牌检测。