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。     

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.     

一种多尺度Harris角点检测方法

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。     

一种自适应阈值的预筛选Harris角点检测方法

为克服Harris角点检测算法中漏检正确角点和提取出较多伪角点的问题,以及在对不同图像处理时,非极大值抑制无法设置通用阈值的现象,本文在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,从而可得较多的正确角点。为进一步抑制角点检测中的伪角点数目并提高处理大图像的算法效率,加入预筛选得备选角点这一步骤,通过在进行Harris角点检测之前就先去除部分肯定不可能是角点的像素点,以减少最终得到的伪角点数,并有效地减少了运算量,提高了效率。实验结果显示改进的Harris角点检测算法的运行时间仅为原始算法的30%,且可以得到更多的精确角点和更少的伪角点,具有很好的角点检测性能。     

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.     

基于改进的Harris算法检测角点

传统的Harris角点检测算法检测效果比较理想,也有较高的重复率,然而其角点提取的效果几乎完全依赖于非极大值抑制过程中阈值的设定,当参数不改变时,并不具有旋转不变性。文中提出了一种改进的Harris算法,通过二次非极大值抑制,有效地避免设置阈值这一难点;同时,在不改变任何参数的情况下,明显地减小了图像旋转前后角点提取的差异。通过对比实验表明,本算法简单易操作,提取角点非常有效,相较于传统的Harris算法具有更好的角点检测性能。     

一种快速检测图像角点特征的线搜索式方法

传统的图像角点特征检测方法在速度和准确性两方面难以兼顾. 针对该问题, 提出了一种角点特征检测的线搜索式方法. 该方法作用于一个以当前像素为中心核的圆掩模, 在该掩模内搜索通过核的所有直线, 如果存在一条直线不穿过核附近给定邻域以外的其他同值收缩核(Univalue segment assimilating nucleus, USAN)区域, 则当前像素点为角点. 论文论证了使用有限数目搜索线的可行性与必要性. 采用由粗及细的搜索策略, 动态设计搜索线的数目与搜索线上的检测点数目, 以提高检测速度. 提出了一种基于最大同值距离的新型非极大值抑制进行角点的精确定位, 并结合多种新型伪响应抑制措施, 有效地提高了算法的准确度. 实验结果表明该方法在准确性方面优于MIC、SUSAN和Harris等算法, 而且速度快, 仅稍慢于MIC算法, 具有优良的综合性能.     

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.     

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。     

基于最大目标函数的医学图像边缘检测

鉴于医学图像特点和传统算法的缺点,提出一种新的医学图像边缘检测算法,该算法通过考察3×3模板的理想边缘结构特征,将模板像素沿边缘方向分为两个集合,通过距离度量函数构造适当的目标函数,计算四个方向的目标函数值,从而获得最大目标函数值,并与给定的阈值比较,应用非极大抑制方法,判别该象素是否为边缘点,最后进行双阈值连接,可得到单像素边缘图像。仿真结果表明,该算法能够有效检测医学图像边缘,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确。     

EnMS: early non-maxima suppression

Detection of objects in images using statistical classifiers is a well studied and documented technique. Different applications of such detectors often require selection of the image position with the highest response of the detector—they perform non-maxima suppression. This article introduces the concept of early non-maxima suppression, which aims to reduce necessary computations by making the non-maxima suppression decision early based on incomplete information provided by a partially evaluated classifier. We show that the error of one such speculative decision with respect to a decision made based on response of the complete classifier can be estimated by collecting statistics on unlabeled data. The article then considers a sequential strategy of multiple early non-maxima suppression tests which follows the structure of soft-cascade detectors commonly used for object detection. We also show that an optimal (fastest for requested error rate) suppression strategy can be created by a novel variant of Wald’s sequential probability ratio test (SPRT) which we call the conditioned SPRT (CSPRT). Experimental results show that the early non-maxima suppression significantly reduces amount of computation in the case of object localization while the error rates are limited to low predefined values. The proposed approach notably outperforms the state-of-the-art detectors based on WaldBoost. The potential applications of the early non-maxima suppression approach are not limited to object localization and could be applied wherever the goal is to find the strongest response of a classifier among a set of classified samples.     

A novel edge detection method based on the maximizing objective function

This paper proposes a novel edge detection method for both gray level images and color images. The 3×3 mask in the image is considered and two pixel sets S₀ and S₁ in the mask are used to define an objective function. The values of the objective function corresponding to four directions determine the edge intensity and edge direction of each pixel in the mask. After all pixels in the image have been processed, the edge map and direction map are generated. Then we apply the non-maxima suppression method to the edge map and the direction map to extract the edge points. The proposed method can detect the edge successfully, while double edges, thick edges, and speckles can be avoided.     

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。     

一种基于双边滤波的图像边缘检测方法

提出了一种基于双边滤波的图像边缘检测方法。利用图像像素的空间邻近度和灰度相似度的乘积来代替传统的Canny算法中高斯滤波的权系数,用该乘积与原图像进行卷积运算,然后通过非极大值抑制和高低阈值的方法检测出图像的边缘。基于双边滤波的图像边缘检测方法不仅有效地去除了图像中的噪声,而且很好地检测出了图像的真实边缘。     

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.     

3D计算中高速图形转换器算法设计

在图像处理过程中的分析图像的特征,需要达成特征提取,为后续的图像处理和分析。在目标图像的提取过程中,本文选定了特征角点特征。角点定位准确的图像匹配在三维重建中起着重要的作用。角落像素相对于外在的像素灰度值的突变或凸形状的像素点较为集中。本文分析了三个角点提取方法:苏珊角点检测方法,哈里斯角点检测方法,多尺度结合苏珊算法改进,亚像素角点检测方法,以便满足系统对精度的要求。