资源描述：
《基于点特征匹配的susan，harris算子比较》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、基于点特征匹配的SUSAN,Harris算子比第27卷第4期西安科技大学2007年12月JOURNALOFXlANURSnYOFSCIENCEANDTECHNOlOCYV01.27NO.4Dec.2O07文章编号：1672—9315(2007)04—0608—04基于点特征兀配的SUSAN,Harris算子比较张春森(西安科技大学测量工程系，陕西西安710054)摘要:基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法,包括特征提取和特征匹配2个步骤•在介绍保持结构的形态学方法一一susAN算子和Harris算
2、子原理的基础上，根据真实影像,就特征点提取的数量，分布及匹配有效性等方而对上述2种算子进行分析比较•编程实现SUSAN,Harris算子影像的点特征提取，基于匹配支持度的松弛匹配算法，从而获得研究实验数据•实验表明:这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势,且均具有操作简单，易于实现的特点.关键词:SUSAN算子;Harris算子;点特征提取;影像匹配中图分类号:TP751文献标识码:ACompareSUSANandHarriscornerdetectorbasedonpointfeaturema
3、tchingZHANGChun.sen(Dept.ofSurveyEngineering^XiIInUniversityofScienceandTechnology,XirIIn710054,China)Abstract:Themethodofmatchingbasedonpointfeatureispopularincomputervision.Itincludestwosteps,whicharefeatureextractionandfeaturematching.Afterintroducingthepr
4、incipieofSUSAN,IwhichisstructurepreservingmorphologicaloperationandHarriscomerdetector.wecomparedandana一lyzedthetwocomerdetectorfromtheamountofinterestpointstheypickedup,distributingandvalidityofmatchingetc.Theexperimentindicatesthatthetwokindsofcomerdetector
5、havetheirownuniqueadvantages.Keywords:SUSAN&Harrisoperator;featureextraction;imagematching0引言从图像中提取特征点是基于点特征影像匹配的第一步.这里的特征点通常是指灰度变化剧烈的点，包括物体轮廓上的曲率变化最大的点，直线的交点，单调背景上的孤立点等•关于特征点的提取通常采用J:①从图像中提取边缘，再在边缘组成的链上搜索曲率最大的，或采用通过精确得到组成交(角)点的2条边缘直线，求解边缘直线交点，从而确定交点特征的方法
6、;②首先定义某种算子,通过在灰度图像上寻找该算子的极值提取特征点;③定义某种点模板，将模板与图像上同样大小的区域相匹配，把位于模板内图像的每个点乘以模板的相应栅格中指示的数据，然后把结果相加,得到最大输出值的点的位置，即为特收稿日期:2006—10—10基金项目:陕西省教育厅专项科研计划项目(06KJ239)作者简介:张春森（1963-）,男，陕西西安人，博士，副教授，主要从事数字摄影测量，遥感应用及G1S方面的教学与研究第4期张春森:基于点特征匹配的SUSAN,Harris算子比较征点坐标的位置.文中讨论方法②
7、•需要说明的是所论述的点特征提取，主要是用于基于点特征的影像匹配,而不是用于影像分析和数字摄影测量屮影像目标的精确定位.1SUSAN点特征提取算子SUSAN算法由SmithSM在1997年提出，是nSmallestUnivalueSegmentAssimilatingNucleusn的缩写，即同化核分割最小值.如图1所示，假设有一个圆形的区域，称其为掩模.它的屮心有一个核，假设这个核的灰度值与黑色区域的灰度值相近•在整个区域内移动这个掩模，它与黑色区域将有不同的接触情况•不失一般性，在图中表示了其中的4种情况:在
8、掩模所处的区域内,这些点与掩模核的灰度值如果相近的话，就称这些点构成的区域是USAN（UnivalueSegmentAssimilatingNucleus）,BR同化核分割相同值区域.根据这一定义可知图1各种情况下，由设定的掩模所确定的USAN如图2所示.图2是图1中相应掩模位置的USAN标识图.图中黑色区域即为USAN.可以看到USAN包含了图像结构的重要信息.掩模核及
