一种快速自适应RSUSAN角点检测算法

根据图像边缘灰度的渐变性，我们重新定义SUSAN(Small Univalue Segment Assimilating Nucleus)算法中小核值相似区；并找到一种更为有效和简便的计算小核值相似区面积的方法；在此基础上提出了RSUSAN(Redefined SUSAN)角点检测算法。与经典的角点检测算法SUSAN、MIC(Minimum Intensity Change)相比，RSUSAN具有角点检测准确性高，计算简单，运算速度大为提高等优点。对于模糊、噪声大的图像本文还进一步提出了采用自适应平滑和RSUSAN相结合的方法，称为自适应RSUSAN算法。实验证明，相比较SUSAN、MIC算法而言，自适应RSUSAN算法没有显著地增加计算量，而且在对模糊、噪声大的图像进行角点检测时，虚报及漏检概率大大减少，对噪声的鲁棒性好，角点检测位置精确。     

基于SUSAN算法的角点检测

角点是图像目标的重要的局部特征,角点检测是低层次图像处理的一个重要方法。介绍SUSAN算法的原理,介绍该算法在角点检测中的应用,对实验结果进行了比较,并对该算法进行评价,给出评价角点检测算法的标准。     

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。     

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.     

一种改进的灰度图像角点检测算法

针对SUSAN 角点算法在检测某些“X”型角点时会失败的局限, 提出了一种有效的提取灰度图像中的角点的算法。新算法在分析SUSAN 算法仅仅考虑USAN 区域的面积这一局限性的基础上, 通过增加一个考察USAN 区域之形状的步骤实现了对所有“X”型角点的有效提取。实验结果表明, 改进的算法在计算量相当的情况下提高了角点检测的准确性。     

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。     

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.     

雾天监控视频图像Harris角点检测

对监控视频图像研究发现,退化的视频图像在角点提取时,出现角点数量少,甚至检测不到角点的情况,对后续图像分析造成困难。通过对雾天拍摄的视频图像分析,采用改进的直方图均衡化预处理算法,对雾天图像进行局部增强处理,在高斯滤波去除噪声的基础上进行Harris角点检测。试验结果表明,通过改进的直方图均衡化处理雾天视频图像,对图像的增强效果好,解决了角点数量少的情况。     

同态滤波在图像角点提取中的应用

针对图像分割中角点提取对图像增强的要求，探讨了同态滤波图像增强技术，研究了同态滤波在频域中的实现方法，同时探讨了其在时域中的对应形式，并且实现了基于小波变换的同态滤波。通过实验验证了算法的有效性，给出了实验分析和结论。实验结果表明，对图像采取同态滤波增强方法，可以增强图像角点提取的准确性。     

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。     

基于SIFT和角点特征的商标检索算法

针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的商标图像检索对于高度相似的反转商标图像容易出现漏检现象,提出了一种基于SIFT和角点特征的商标图像检索方法,该方法利用商标图像的局部角点特征弥补了SIFT特征的不足。实验结果表明,与现有方法相比,该方法保留了SIFT特征对遮挡、扭曲、噪声等干扰具有很强的抵抗力的优点外,同时增强了算法对图像形状的描述能力,表现出了更好的检索能力和性能。     

基于时空信息的多运动目标跟踪算法

利用帧差法和基于Sampson距离的随机抽样一致性（RANSAC）匹配算法,实现基于时空信息的多运动目标跟踪。采用帧差法获知运动目标大概位置,运用Harris算法提取每帧视频图像中运动目标的角点,并对其进行归一化处理,利用RANSAC算法对角点进行匹配,使用闽值分割法确定运动目标位置。实验结果表明,该方法能准确跟踪相似目标,其实时性较高。     

基于图像角点的数字水印算法

设计了一种基于图像角点的数字水印算法,嵌入过程以图像角点为嵌入位置,水印加性自适应嵌入于图像高频分量中。检测时,无需原始图像,水印图像角点实现对图像的几何校正及准确定位并提取水印,最后统计有效角点数,定量给出性能分析结果。实验表明,该方法可行,具有强的抗压缩、几何攻击性,不可见性,鲁棒性。     

一种新的模糊边缘检测算法

提出了一种简单有效的模糊边缘检测算法，此算法和常用的基于图像增强技术来进行模糊边缘检测的算法有所不同，它采用缩短模糊边缘的宽度来提取模糊边缘，克服了一些基于增强技术来提取模糊边缘的缺点。最后给出了对红外热像的边缘检测实验，实验表明，此算法是一种简单、实用、有效的边缘检测算法。     

角点测度在月球表面多光谱图像融合中的应用

根据Harris角点检测原理,提出角点测度的概念,并以角点测度响应值作为高频图像融合系数的选择依据,进而提出基于图像冗余小波域的角点测度重要中心系数算法。算法首先利用冗余小波变换把多光谱图像分解成小波平面和相似平面,然后利用角点测度响应函数来估计小波平面的角点测度,用基于角点测度响应值的重要中心系数融合规则融合小波平面。对相似平面则采取加权平均的融合规则,最后通过冗余小波逆变换得到融合图像。在实验中,用Clementine月球表面多光谱数据和SPOT5多光谱数据验证了算法的有效性,并和其他方法做了比较,除了基于视觉的主观比较以外,还引入了标准差、熵、清晰度和相关系数等客观评价指标对融合结果进行评价,结果表明,算法有效地保持了原图像的细节特征,如边缘、角点等。     

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。     

基于角点分段算法的岩石裂隙宽度测量及分析

利用数字图像方法测量岩石节理裂隙宽度（开启度）,需要对岩石裂隙进行分段。由于节理裂隙的信息主要反映在其特征点（角点）中,故提出了一种角点分段算法。利用此算法对岩石裂隙分段,再利用改进的Ferret——最佳拟合长方形算法测量宽度,通过对所得结果进行分析可知,利用角点分段算法和最佳拟合长方形算法相结合测量岩石裂隙宽度,与其他测量方法相比不仅实现了计算机的自动测量,而且测量的精确度更高。