角點(diǎn)檢測理論及算法研究.pdf

1、提取圖像的特征信息，是圖像處理工作中的基礎(chǔ)工作之一。在圖像的各種特征中，角點(diǎn)包含的信息數(shù)據(jù)量較小，即非常小的數(shù)據(jù)信息保存了圖像的灰度變化的特征信息，同時(shí)外界影響因素對角點(diǎn)特征提取算法的影響也很小。因此角點(diǎn)檢測算法是一項(xiàng)非常有意義并且有廣闊應(yīng)用前景的研究工作。
　　 本文的主要工作之一是對目前使用較為廣泛的Harris角點(diǎn)檢測進(jìn)行改進(jìn)。提出了基于高斯尺度和梯度方向的算法，以改善Harris角點(diǎn)檢測算法尺度單一并且魯棒性不強(qiáng)的現(xiàn)狀。

2、算法設(shè)計(jì)的目的為在對算法的速度影響較小的前提下，有效的降低角點(diǎn)的錯(cuò)誤率，提高算法的魯棒性。仿真實(shí)驗(yàn)表明，在噪聲影響比較大的圖像中，該算法具有很好的抗噪性，并且檢測出的角點(diǎn)更加穩(wěn)定，定位更加準(zhǔn)確。本文的另一個(gè)重點(diǎn)工作是針對Trajkovic角點(diǎn)檢測算法出現(xiàn)錯(cuò)誤角點(diǎn)率較高的情況進(jìn)行改進(jìn),算法通過對初選點(diǎn)局部區(qū)域灰度的變化分情況討論，對初選點(diǎn)是否為角點(diǎn)進(jìn)行二次判斷，降低了角點(diǎn)錯(cuò)誤率，同時(shí)消除了Trajkovic角點(diǎn)檢測算法的異常斜邊反應(yīng)，并通