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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. 相似文献
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一种改进的Harris多尺度角点检测 总被引:2,自引:1,他引:2
Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果.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,文中将多尺度空问和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取.该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题.通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能. 相似文献
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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. 相似文献
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提出了一种基于哈尔小波分解变换和高斯尺度空间的图像特征点匹配算法.首先利用哈尔小波变换对基础图像进行3层行列分解,然后利用高斯函数卷积核对这些分解图像,进行尺度变换.提出了一个小波高斯金字塔塔林的概念,即对通过小波变换产生的多张不同分辨率的基础图像分别进行高斯尺度变换进而产生一个个独立的高斯金字塔,进而产生独立的高斯差分金字塔林,完成特征点检测.再引进规范化强对比度描述子对特征点进行描述.结果表明:Haar-Gaussia&NICD算法的效果和SIFT算法相当,特征点数量优于SIFT算法,在局部特征匹配方面要更有优势;而且和NICD描述子搭配使用,在运行速度方面要比SIFT算法更快. 相似文献
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Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果。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,文中将多尺度空间和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取。该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题。通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能。 相似文献
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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。 相似文献
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一种多尺度Harris角点检测方法 总被引:6,自引:0,他引:6
为改进角点检测算子的检测性能,提出了一种多尺度的Harris角点检测方法。该方法通过提取不同尺度下的角点,同时根据高斯核尺寸确定非极大值抑制窗口大小,然后根据角点响应函数值对每一尺度下检测出来的角点进行排序,且与前一小尺度下的角点进行比较,剔除伪角点,确保角点的精确定位。通过实验与几种角点检测方法检测结果相比,该方法检测角点的总误差小、错误率低,且匹配程度比原Harris算子显著提高,说明该方法是一种正确而有效的角点检测方法。 相似文献