| 利用点弦距离递归的图像角点检测算法 |
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| 引用本文： | 李云红,何亚瑞,章为川,周小计. 利用点弦距离递归的图像角点检测算法[J]. 中国图象图形学报, 2019, 24(7): 1148-1159 |
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| 作者姓名： | 李云红 何亚瑞 章为川 周小计 |
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| 作者单位： | 西安工程大学电子信息学院, 西安 710048,西安工程大学电子信息学院, 西安 710048,西安工程大学电子信息学院, 西安 710048,西安工程大学电子信息学院, 西安 710048 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（61401347）；陕西省科技厅自然科学基础研究重点项目（2016JE026） |
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| 摘 要： | 目的 传统的基于边缘轮廓的角点检测算法需要计算每一个边缘像素点的曲率，对噪声和局部变化敏感，极易造成检测结果的不稳定。针对这一问题，提出一种利用点弦距离递归的角点检测算法。方法 首先，利用Canny边缘检测器提取边缘轮廓线。其次，用3个不同尺度的高斯核对边缘线进行平滑，对每一个高斯尺度平滑后的边缘线，连接首尾端点形成一条弦，计算边缘轮廓上每个边缘像素点到弦的距离，将点弦距离最长的像素点标为候选角点，该像素点将原边缘轮廓线分成两条边缘，然后将该像素点与首尾端点连接成两条弦，重新计算点弦距离，将所有距离大于设定阈值的点作为候选角点。最后，利用多尺度技术对候选角点进行判决并得到最终角点。结果 与现有的基于曲率计算的角点检测算法相比，本文算法不需要计算一、二阶导数，有效避免了局部变化带来的计算误差。通过计算得到4个角点检测器的平均排名依次为Harris （4.0）、He&Yung （2.67）、CPDA （1.83）、本文算法 （1.5）。与其他3种经典的角点检测算法相比，本文提出的检测算法排名第一，因此表现出了更好的检测性能。结论 提出了一种新的利用点弦距离递归的角点检测算法。从实验结果看，本文提出的角点检测器在图像仿射变换、JPEG质量压缩和高斯噪声条件下有更好的平均重复性和定位误差。
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| 关 键 词： | 角点检测 多尺度 点到弦距离 曲率 仿射变换 平均重复性 定位误差 |
| 收稿时间： | 2018-09-26 |
Image corner detection using recursively maximum point-to-chord distance |
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| Li Yunhong,He Yarui,Zhang Weichuan and Zhou Xiaoji. Image corner detection using recursively maximum point-to-chord distance[J]. Journal of Image and Graphics, 2019, 24(7): 1148-1159 |
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| Authors: | Li Yunhong He Yarui Zhang Weichuan Zhou Xiaoji |
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| Affiliation: | School of Electronics and Information, Xi''an Polytechnic University, Xi''an 710048, China,School of Electronics and Information, Xi''an Polytechnic University, Xi''an 710048, China,School of Electronics and Information, Xi''an Polytechnic University, Xi''an 710048, China and School of Electronics and Information, Xi''an Polytechnic University, Xi''an 710048, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | corner detection multi-scale point-to-chord distance curvature affine transforms average repeatability localization error |
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