【摘要】：針對目前大多數(shù)的角點(diǎn)特征提取算法存在算法結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜、運(yùn)行效率偏低及可推廣性偏差等方面的局限性,該文通過改進(jìn)SUSAN算法中灰度差閾值的獲取方法,提出一種自適應(yīng)的角點(diǎn)特征提取方法。該方法首先采用高斯濾波對原始影像做預(yù)處理,然后利用Ly算子初步探測概略角點(diǎn)特征集合,最后利用改進(jìn)的SUSAN角點(diǎn)檢測算法從概略角點(diǎn)特征精確確定角點(diǎn)特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法提高了角點(diǎn)檢測的精度,縮短了角點(diǎn)特征提取時間,具有較好的魯棒性。
[Abstract]:Aiming at the limitations of most corner feature extraction algorithms, such as complex structure, low running efficiency and extensibility deviation, this paper improves the method of obtaining gray difference threshold in SUSAN algorithm. An adaptive corner feature extraction method is proposed. Firstly, Gao Si filter is used to preprocess the original image, then Ly operator is used to detect the general corner feature set. Finally, the improved SUSAN corner detection algorithm is used to accurately determine the corner feature from the approximate corner feature. The experimental results show that this method improves the accuracy of corner detection, shortens the time of corner feature extraction, and has good robustness.
【作者單位】： 福州市勘測院;閩江學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2239269