一种改进的多尺度自适应角点检测方法

现有的多尺度曲率乘积算法MSCP(Multi Scale Curvature Product)在检测过程中存在漏检和误检的现象,并且由于阈值设置不合理容易导致算法不稳定。针对以上不足,提出一种基于曲率多尺度的自适应角点检测算法AMCP(Adaptive Multi-scale Curvature Polynomial)。首先,结合尺度多项式的方法,不仅显著增强了曲率极值点的峰值,而且避免了曲率积对一些角点平滑;然后,构造局部曲率显著度LCCS(Local Corners Curvature Saliency),从而用自适应的阈值代替全局阈值,增强算法应对尺度,旋转等变化的鲁棒性;最后,提出曲率增长度的方法,通过该方法有效地区分圆角点和钝形角点。通过实验表明,AMCP算法提高了角点检测的正确率以及稳定性,相较于MSCP算法以及改进的CSS(Corner Detection Through Curvature Scale Space)算法具有更加优越的检测性能。

AN IMPROVED ADAPTIVE CONNER DETECTION METHOD BASED ON CURVATURE MULTI-SCALE AND ITS APPLICATION