圖像特征提取是計算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)。作為圖像的諸多特征之一,角點(diǎn)不僅具有光照、旋轉(zhuǎn)等不變性,而且信息含量豐富、數(shù)據(jù)量小,因而廣泛應(yīng)用于圖像匹配、相機(jī)標(biāo)定、運(yùn)動估計、三維重建和目標(biāo)識別等任務(wù)中。在這些任務(wù)中,角點(diǎn)檢測既是基礎(chǔ)工作,又是關(guān)鍵步驟,且角點(diǎn)檢測結(jié)果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理的性能,因此研究和完善角點(diǎn)檢測相關(guān)理論和方法具有重要意義。本文首先對數(shù)字圖像角點(diǎn)檢測算法進(jìn)行了研究,并在此基礎(chǔ)上著重對基于灰度變化的角點(diǎn)檢測算法中尺度變化敏感、角點(diǎn)檢測速度慢以及自適應(yīng)性差等問題進(jìn)行了深入研究,具體研究內(nèi)容如下:(1)對角點(diǎn)的定義、角點(diǎn)檢測算法性能的評價準(zhǔn)則、角點(diǎn)檢測的一般過程及其過程中所用到的相關(guān)技術(shù)以及幾種典型角點(diǎn)檢測算法的原理及其角點(diǎn)檢測步驟進(jìn)行了介紹。(2)針對Harris算法提取的角點(diǎn)對尺度變化較敏感,且運(yùn)行速度慢的問題,本文提出了一種基于相似像素的Harris角點(diǎn)檢測改進(jìn)算法。受SUSAN算法啟發(fā),改進(jìn)算法首先計算目標(biāo)像素8鄰域內(nèi)與之相似的像素數(shù)目,并據(jù)此篩選出候選角點(diǎn),然后利用候選角點(diǎn)的相似像素數(shù)目改進(jìn)角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù),最后進(jìn)行局部非極大值抑制確定最終角...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究工作
    1.4 論文章節(jié)安排
2 角點(diǎn)檢測技術(shù)
    2.1 角點(diǎn)的定義
    2.2 角點(diǎn)檢測算法評價準(zhǔn)則
    2.3 角點(diǎn)檢測的一般步驟
        2.3.1 圖像預(yù)處理
        2.3.2 角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)的計算
        2.3.3 閾值的選擇
        2.3.4 非極大值抑制
    2.4 本章小結(jié)
3 角點(diǎn)檢測算法分類
    3.1 基于邊緣信息的角點(diǎn)檢測算法
        3.1.1 CSS角點(diǎn)檢測算法
        3.1.2 ACSS角點(diǎn)檢測算法
    3.2 基于灰度變化的角點(diǎn)檢測算法
        3.2.1 Moravec角點(diǎn)檢測算法
        3.2.2 MIC角點(diǎn)檢測算法
        3.2.3 FAST角點(diǎn)檢測算法
    3.3 本章小結(jié)
4 基于Harris角點(diǎn)檢測算法改進(jìn)
    4.1 Harris角點(diǎn)檢測算法
        4.1.1 Harris算法原理
        4.1.2 Harris算法步驟
    4.2 基于相似像素的Harris角點(diǎn)檢測改進(jìn)算法
        4.2.1 候選角點(diǎn)的篩選
        4.2.2 角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)的改進(jìn)
        4.2.3 改進(jìn)算法步驟
        4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.3 基于灰度差分與模板的Harris角點(diǎn)檢測快速算法
        4.3.1 初始角點(diǎn)集的篩選
        4.3.2 初始角點(diǎn)集的精化
        4.3.3 改進(jìn)算法步驟
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于SUSAN角點(diǎn)檢測算法優(yōu)化
    5.1 SUSAN角點(diǎn)檢測算法
        5.1.1 SUSAN算法原理
        5.1.2 SUSAN算法步驟
    5.2 自適應(yīng)的SUSAN角點(diǎn)檢測快速算法
        5.2.1 改進(jìn)思路
        5.2.2 快速的角點(diǎn)預(yù)篩選
        5.2.3 灰度差閾值的自適應(yīng)計算
        5.2.4 改進(jìn)算法步驟
        5.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.3 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的論文及獲獎情況
致謝



本文編號：3902439