基于Harris角点的图像匹配算法

提出了新的基于特征点的高速图像匹配算法。该算法把角点特征和灰度值特征结合起来,定义了一种基于Harris角点的灰度值特征,并充分利用角点灰度值以及角点周边灰度值和位置信息,然后依据这些信息进行匹配。实验结果表明,该算法不仅速度快,而且对灰度值分布不均图像和含噪图像的匹配同样适用。     

基于改进的Harris角点检测的车型识别方法

利用角点信息作为车辆正面图像的特征点对车型进行识别,将Harris角点检测的方法进行改进,将不同方向的特征值之比加入角点响应,提高了角点检出率;考虑到视频中行进车辆的位置变动,将车牌中心点位置作为定位点,计算不同车型的角点匹配率作为判定车型的依据。实验结果证实了所提方法的有效性。     

灰度变换下图像Harris角点特征点匹配算法性能分析

由于Harris角点理论上具有不随光照条件改变而改变及旋转不变性等优点,被广泛应用于计算机视觉系统中。但实际应用中拍照光线的变化往往会引起图像的灰度失真,本文对Harris角点提取和SAD、SSD、NCC三种匹配算法在灰度变换下的性能进行了分析。分析结果表明,Harris角点提取具有较好的光照条件鲁棒性;而NCC是三种匹配算中灰度变换影响最小的。     

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.     

基于视频图像Harris角点检测的车辆测速

为了方便快速地进行车速测量，提出了一种用于测量视频图像中车辆速度的方法。该方法取运动角点为特征量，通过选择灰度相关函数为特征匹配函数，实现了车辆在一定帧差内移动距离的测量。与传统方法相比，该方法不仅对设备的限制更小，而且运算速度更快。     

基于Harris角点和高斯差分的特征点提取算法

针对目前图像处理中的尺度不变特征点提取算法计算量较大、实时性较差的问题,本文提出一种非完整金字塔的尺度空间结构,并从理论上分析其对算法性能的影响.再以此为基础提出一种基于Harris角点和高斯差分的快速特征点提取算法.这种算法先在非完整金字塔尺度空间的各层图像上提取Harris角点,再利用高斯差分确定最终特征点.在保证性能的同时,算法的实时性得到明显改善.实验结果也证明该算法的有效性.     

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。      

Harris角点检测的C#实现及应用

用C#语言实现了Harris角点检测算法程序,并结合图例分析了该算法各种参数的设置。     

基于轮廓矩和Harris角点混合特征的车型识别系统

针对某些简易快速车辆识别系统只能得到有限的车辆轮廓信息,增加了车型识别的难度的情况,提出一种基于混合轮廓特征的车型识别的新方法。首先根据车型识别系统获取尽可能精确的车辆轮廓,在经过简单的预分类之后分别提取出车型轮廓的七个轮廓矩不变量和有最强表征作用的Harris角点特征;进而进行特征级融合,将这两种特征融合构成混合特征;将融合后的新特征输入到RBF神经网络进行训练识别。实验结果表明在保证了较快识别速度的同时,有效地提高了识别率。     

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.     

Harris角点检测的FPGA快速实现方法

针对Harris角点检测算法计算量大导致实时性差的难题,提出了一种基于FPGA的快速Harris角点检测技术。利用FPGA并行处理的特点,将整幅图像分为两块后并行处理,对其中分解得到的每一块图像采用流水线处理,并将流水线结构分为导数生成器、高斯滤波、角点响应R值计算、非极大值抑制四级,且对流水线每一级中涉及到的复杂乘法运算转换为精简的移位及加法或减法运算,最终实现对目标的实时角点检测。实验结果表明,对于分辨率为1024x1024的图像,达到了每帧6.809ms的角点提取速度,与基于FPGA传统结构的Harris角点检测算法相比,速度提高了近一倍,极大提升了算法的实时性,具有较强的工程实用价值。     

基于Harris角点和SIFT描述符的高分辨率遥感影像匹配算法

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节。传统基于角点的灰度相关匹配算法由于不具备旋转不变性而需要人工干预进行粗匹配,无法实现自动化。SIFT(scale invariant feature transform)算法能很好地解决图像旋转、缩放等问题,但是对于几何结构特征更加清晰、纹理信息更加丰富的高分辨率遥感影像而言,该算法消耗内存多、运算速度慢的问题非常突出。将两者结合,提出基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配算法。实验结果表明,相比SIFT算法,该算法大量缩减了运算时间,同时保留了SIFT描述符的旋转不变性和对光照变化的适应性,克服了灰度相关算法无法实现全自动的缺点,在高分辨率遥感影像匹配上效果较好。     

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角点能量的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别系统预处理过程中的一个重要环节。提出了一种基于Harris角点检测器的指纹图像自适应分割算法。首先利用Harris算子计算待分割图像的角点能量,然后使用一种自适应的方法设定阈值完成初分割;采用形态学方法进行后处理以减少分割错误,最后通过面积参数去除分离的残留噪声区域。在FVC2004数据库上的实验结果表明,该分割算法能够准确提取指纹有效区域,并且对低质量指纹图像具有很好的鲁棒性。     

基于多尺度Harris角点的图像文字检测

为解决传统的基于Harris角点的图像文字检测算法易受非文字角点干扰,检测准确率低的问题,提出一种基于多尺度Harris图像文字检测算法.该算法在多个尺度下提取角点,并利用分块方法分析文字局部特征,有效剔除了非文字角点.使用多次迭代逐步剔除非文字区域角点,精确提取备选块中的文字角点;通过区域融合形成文字区域,用轮廓跟踪法标识文字区域.实验结果表明,该算法明显提高了图像/视频文字检测的稳定性和准确率.     

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。     

A marker-less assembly stage recognition method based on corner feature

Fast and robust product assembly stage recognition is a key step in human–machine cooperative assembly. To solve the recognition problem of similar adjacent assembly stages, a marker-less assembly stage recognition method is proposed based on corner feature between an assembling product and a digital model. Considering the geometric features of mechanical products, a corner identification method is proposed based on the circumferential angle difference (CADF). Then a corner matching method based on distance constraint is studied for ICP registration to realize the point cloud registration between the product and digital model. Based on the registration relationship, a similarity algorithm based on proximity point proportion is used to calculate the similarity between models and the input assembling product. The model with the greatest similarity is taken as the stage recognition result. In experiments on four group assembling products, the average stage recognition accuracy is 96.15%, which indicates that the proposed method can solve the stage recognition problem. The corner identification method based on the CADF outperforms the Harris-3D corner detection method in the efficiency of assembly stage recognition.     

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。     

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。