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一种自适应阈值的预筛选Harris角点检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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Harris角点检测的优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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一种改进的Harris多尺度角点检测 总被引:3,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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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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提出了一种新的基于条件数的图像配准算法。该方法在Harris算法提取角点的基础上,采用条件数定量地分析了噪声对确定图像间变换关系的影响程度,通过阈值设定筛选出具有良好稳定性的角点,克服了Harris角点检测可能存在的角点位置偏移和易受噪而提取出伪角点等问题。最后选择了Random Sample Consensus(RANSAC)匹配准则来确定匹配点对。经过实验证明了该配准算法具有精确性、抗噪性和鲁棒性。 相似文献