圖像局部特征相比全局特征,不容易受到光照、遮擋等因素的干擾,同時局部特征對于圖像的表示與描述更加精確,魯棒性更好,而且能夠有效的描述圖像內(nèi)容進行圖像檢索和目標識別等,局部特征主要有基于局部區(qū)域的直接灰度描述子和特征點算法。特征點為載體的局部特征算法提出了包括角點、灰度極值點等類型的特征點,該類算法基本都由特征點提取、特征點描述、特征點匹配三個部分組成,這三個部分的不同算法均有很大拓展性,不同算法進行組合可以完成局部特征算法的針對性改進。而對于主要的角點算法,由于固定的算子作用域原因而不具備尺度不變性,因此自適應的算子作用域能有效的改進角點算子的尺度適應性。本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:（1）本文首先對不同的角點算法包括Harris角點、SUSAN算法、FAST算法和局部特征匹配算法包括SIFT/SURF、ORB等進行了深入研究,對這些算法按照特征點提取、描述、匹配三部分進行分類總結(jié)。針對目前的局部特征算法流程的三個步驟進行了歸納,研究不同局部特征算法的思想,總結(jié)出了局部特征算法的模塊化體系,并歸納了模塊化方法,對不同方法模塊進行交叉組合,在尺度、旋轉(zhuǎn)和視角變換下展開對比實驗,對不同方法模... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

SUSAN角點檢測示意圖

部窗口內(nèi)進行非極大值抑制。 角點也受到參數(shù)設置的影響，閾值 t 和 g 的選制角點數(shù)目，如果 t 越小，檢測到的角點數(shù)目小，角點檢測就越嚴格。圖像灰度值操作，算法效率高，計算簡單，角個像素點為中心一定半徑的圓周上的采樣點要檢查圖像中那些灰度屬性與周圍點不同的點半徑的圓周上的 16 個像素點，如下圖所示，者小的話，則該點就是角點，實際上計算中需角點又可以寫為 FAST-n，常見的有 FAST-9、

第二章 圖像局部特征算法點，否則舍棄。上的點進行完整檢查，是否存在至少 12 個足條件則認為該點是角點，通常最后還需較依賴對圓周點的檢查策略，為了更多的5、9、13 點進行檢查。但上述決策仍然具，只有 2 個點同中心點不相似，也并不能，中心點與點 1 和點 5 均處于暗區(qū)，并不

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于前后端分離的虛擬現(xiàn)實實驗教學平臺的設計與實現(xiàn)[D]. 葉泉.武漢大學 2018
[2]基于SURF特征的圖像與視頻拼接技術(shù)的研究[D]. 張亞娟.西安電子科技大學 2013
[3]基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的針灸醫(yī)療訓練系統(tǒng)研究[D]. 劉振波.浙江大學 2008



本文編號：3439459