角点检测方法研究.pdf

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1、第1期(总第152期)机械工程与自动化No112009年2月MECHANICALENGINEERING&AUTOMATIONFeb1文章编号:167226413(2009)0120198203角点检测方法研究任雁(中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051)摘要:角点是图像的一个重要局部特征,它决定了图像中目标的形状,因此在图像匹配、目标描述与识别及运动估计、目标跟踪等领域,角点提取都具有重要的意义。根据实现方法的不同可将角点检测分为基于边缘特征的角点检测、基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测和数学形态学4类。详细阐述了这几种角点检测方法,并

2、对不同方法逐一进行归纳分析,在最后指出了今后角点检测技术的研究方向和发展趋势。关键词:角点检测;特征提取;边缘特征;灰度图像中图分类号:TN911173文献标识码:A0引言文献中,涌现出很多种角点检测方法。但是至今还没任何一个物体都包含有很多特征,其主要特征有有一种定量的评价准则来评价这些方法的优劣,导致交汇特征、钝度、内角、方向、锐化度、对比度,通没有很好的依据来选择和改进这些角点检测方法。过它们能提取该物体的大量有用信息。对物体的图像文献[2]总结出一套评价角点检测方法定性的和进行处理时,各种特征的像素点总数要少得多,它们定量的4条准则:①稳定性准则:假

3、设在摄像机不动的在保留了图像中物体的重要特征信息的同时有效地减前提下,任意采集两帧图像并提取其中的角点,如果少了信息的数据量,使得对图像处理时运算量大大减检测到的角点位置都不变,称算法是“绝对”稳定的;少。角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲②可靠性准则:改变算法中用到的所有可变参数,如[1]线上曲率极大值的点。角点是图像的一个重要局部果不影响生成角点的质量,只影响生成角点的数目,称特征,它集中了图像上的很多重要的形状信息来反映算法是“绝对”可靠的;③抗噪性能准则:用抗噪声图像的局部特征,能够更可靠地匹配图像。角点具有系数来衡量;④复杂性准则:就是算法

4、的运行速度、复如此丰富的特征信息,使其在保留图像图形重要特征杂性要满足实时任务的需要。的同时有效地减少信息的数据量,提高了计算的运算在实际应用中,还经常使用的度量参数有:成功速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可率、时间复杂度(对一幅图像完成角点检测所需要的时能。由于角点具有旋转不变性,因此角点几乎不受光间)和定位的准确性(通过比较已知的准确角点位置与照条件的影响,其在三位场景重建、运动估计、目标实际测得的角点位置)。跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域2角点检测法研究现状起着非常重要的作用。211基于边缘特征的角点检测角点检测的方法多种多

5、样,但大致上可以分为421111基于边界链码的角点检测类:基于边缘特征的角点检测、基于灰度图像的角点这一类方法需要对图像进行预处理,主要分为3检测、基于二值图像的角点检测和数学形态学。在本个步骤:首先,对图像进行预分割;然后对预分割后文中,详细阐述了这4种角点检测方法,并对不同方法得到的图像的边界轮廓点进行顺序编码,得到边缘轮逐一进行归纳分析,针对这些角点检测算法存在的问廓链码;最后,根据边缘轮廓链码对图像中的角点进[3]题,指出了今后角点检测技术的研究方向和发展趋行描述和提取。如Cooper利用链码处像素坐标估计[4]势。最大曲率值来寻找角点;Poncea

6、ndBrady利用图像[5]1角点检测的评价准则对x、y的偏导数来寻求角点;Hsin2tengandHu则因为角点本身的含义就比较模糊,所以在有关的使用多边形近似边界链,然后把两边的交点作为角点。收稿日期:2008212208作者简介:任雁(19812),女,山西太原人,助教,在读硕士研究生,主要研究方向:信号与信息处理。2009年第1期任雁:角点检测方法研究·199·这类方法由于依赖于图像分割及边缘检测的效果,而法,他认为可以门限化这个算子的极大值进行角点检且图像分割复杂,计算量大,不适于实时处理。测,但这种算法不能精确定位角点位置。21112基于小波变换

7、的角点检测2121212自相关角点检测算法小波变换的角点检测算法的大致过程是:先用边这类算子不同于一般角点的直观定义,认为与领缘检测提取出目标边缘,将计算目标在不同尺度下进域有较大的亮度差,或者其局部自相关亮度值较大的行小波变换,并将在多尺度都出现模极大值的角点选像素点为角点。[14]择为候选角点,然后通过设定的相应的阈值剔除伪角Harris角点检测算法由ChrisHarris和[6]点,从而留下真正的角点。Stepthens在1988年提出,这种算法首先要研究21113基于尺度空间的角点检测Moravec角点检测算子。Moravec角点检测算子是研[7][

8、8]Witkin和Koenderink提出基于尺度空

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