發(fā)布時間：2018-09-12 14:12

【摘要】：針對目前大多數(shù)的角點特征提取算法存在算法結(jié)構(gòu)過于復雜、運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SUSAN算法中灰度差閾值的獲取方法,提出一種自適應的角點特征提取方法。該方法首先采用高斯濾波對原始影像做預處理,然后利用Ly算子初步探測概略角點特征集合,最后利用改進的SUSAN角點檢測算法從概略角點特征精確確定角點特征。實驗結(jié)果表明,該方法提高了角點檢測的精度,縮短了角點特征提取時間,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;閩江學院;
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 閭海慶;翁向陽;封加會;雷遠華;劉佳明;;一種自適應的無人機影像角點特征提取方法[J];電力建設;2013年07期

2 郭穎平;馬紅星;楊進生;;一種基于角點特征的場景鎖定新方法[J];艦船科學技術;2013年12期

3 張磊;張志勝;史金飛;付清山;;一種快速檢測圖像角點特征的線搜索式方法[J];自動化學報;2010年04期

4 王鵬偉;吳秀清;余珊;;基于角點特征和自適應核聚類算法的目標識別[J];計算機工程;2007年06期

5 張磊;許映秋;徐海黎;;基于角點特征的3D視覺精確跟蹤研究[J];光電子技術;2012年04期

6 支晨蛟;唐慧明;;基于視頻角點特征匹配的車速檢測方法[J];計算機工程;2013年12期

7 陳舒;劉秉瀚;;基于角點特征的粘連車輛分割方法[J];計算機工程;2013年04期

8 陳敏;邵振峰;;一種穩(wěn)健的高效角點特征提取變換[J];武漢大學學報(信息科學版);2013年10期

9 岳曉峰;甘立杰;何秋奇;孫婷婷;劉姍姍;朱麗麗;;一種基于角點特征匹配的零件分選系統(tǒng)[J];機床與液壓;2009年11期

10 劉靜;白濤;康輝;;用于虹膜分類和旋轉(zhuǎn)校正的角點特征預處理方法[J];吉林大學學報(工學版);2010年06期

相關博士學位論文 前1條

1 邢遠秀;低質(zhì)量圖像的角點特征提取與匹配算法研究[D];武漢大學;2014年

相關碩士學位論文 前6條

1 任陶瑞;室內(nèi)監(jiān)控中多目標檢測及跟蹤設計與實現(xiàn)[D];南京郵電大學;2016年

2 何凱;角點特征提取及匹配方法研究[D];河海大學;2005年

3 王冠群;基于SUSAN算子的特征檢測方法研究[D];陜西師范大學;2015年

4 孫曉飛;基于角點特征的平面絕對位移測量技術研究[D];西安工業(yè)大學;2010年

5 夏利兵;基于角點特征的雙目視覺雜草定位系統(tǒng)研究[D];江蘇大學;2009年

6 何麗文;基于角點特征的人群聚集事件與行為檢測算法的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

，

本文編號：2239269