一种改进的快速SUSAN角点检测算法

着重分析SUSAN角点检测速度慢的缺点,提出改进的快速SUSAN角点检测算法。该算法首先比较待测点与其周围半径为R的圆周上像素的灰度,统计连续的具有非相似灰度值的像素个数,根据判定准则得到初始角点,再使用非极值抑制函数选择最优角点。实验结果表明：该改进算法有效地减少角点检测过程的计算量,使得角点检测的效率大大提高。     

基于改进Harris角点提取算法的网格图像破损检测

针对周界网格状围栏破损预警问题,提出一种基于改进Harris角点的网格图像破损检测算法。传统Harris角点提取算法需要对图像中每个像素点计算横纵方向上的一阶导数以及角点响应函数值,算法复杂度高,通过引入灰度“相似度”的参数来计算像素点与其周围像素灰度值的相似程度,从而滤除伪角点,减少Harris角点提取时间,最后通过分析角点分布信息来界定破损区域。对移动机器人采集的典型围栏破损图像进行了检测试验,由实验结果可看出,Harris角点提取时间大大减少,表明该算法有效且满足围栏破损检测实际应用要求。     

基于欧氏距离的实时直线检测算法

提出一种新的直线检测算法。与已有算法不同,该算法并非通过坐标系的转换,而是基于将离散曲线各点前后k个点对间欧氏距离平方和定义为该点的直线度,并推导出直线段上除首尾有限个点外其余各点直线度最大这一性质。利用该性质,该算法首先运用Freeman链码的性质选择出物体边界上明显属于直线的像素,然后在剩余的边界点中通过计算并寻找连续直线度最大的点而定位出直线。实验结果表明,该算法具有较高的稳定性、实时性和准确性。     

基于Harris角点的图像匹配算法

提出了新的基于特征点的高速图像匹配算法。该算法把角点特征和灰度值特征结合起来,定义了一种基于Harris角点的灰度值特征,并充分利用角点灰度值以及角点周边灰度值和位置信息,然后依据这些信息进行匹配。实验结果表明,该算法不仅速度快,而且对灰度值分布不均图像和含噪图像的匹配同样适用。     

基于改进Hough变换的前视机场跑道识别方法

提出了一种基于Hough变换的前视机场跑道识别算法。该算法基于跑道灰度图的直线边缘特征，利用直线边缘特有的灰度方向和直线方向一致的特点改进了基于二值化边缘点的传统Hough法，并在此基础上实现了复杂背景下的机场跑道识别。真实跑道图像测试表明本算法具有良好的识别效果。     

一种大场景下的棋盘靶标角点自动定位算法

针对棋盘图案,提出一种亚像素精度的角点自动定位算法．该算法采用由粗到精的分层次检测策略,首先通过投影算法自动定位靶标图像中棋盘子图像的大致位置;其次在棋盘子图像中进行Hough变换,并根据角度投影图和幅值投影图进行棋盘角点的初步定位;最后在初步定位的角点邻域内通过高斯灰度插值和Harris算法得到最终的亚像素精度的角点位置．此外,本文还利用Hough变换提取的直线对角点进行自动排序．实验结果表明,该算法自动化程度较高,能够在大场景中自动定位靶标及其角点位置,而且精度较高,适用于大场景环境下畸变较小的摄像机的标定．     

一种改进的Hough变换直线检测算法

为了能有效解决Hough变换的计算量大的问题,文中提出了一种基于直线局部结构特征的Hough变换改进的直线检测算法.该算法根据Freeman准则分析了直线上基元的特征信息,通过图像上邻近的同类基元的倾斜角约束基元上像素点的极角范围,减少每个点的计算次数,在保持精度的同时,提高直线检测的速度,在有噪声的情况下,该算法相对标准Hough变换算法可以提高到6到7倍.     

基于像素点灰度差的Harris角点检测算法

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。     

基于低层次计算机视觉的超分辨率图像重建

在基于低层次计算机视觉的超分辨率图像重建过程中,角点检测和插值是两个关键的技术。首先在SUSAN角点检测算法的基础上提出了改进算法,改进后的算法根据图块对比度的不同,在确定位于不同图块中的像素的USAN面积时采用了可变灰度阈值,可变灰度阈值的采用,使得检测出的角点分布更加均匀,而角点分布均匀则使得图像配准更加精确,有利于后期的重建工作。其次,提出了一种适合于超分辨率图像重建的插值算法：基于圆区域的自适应插值算法。该算法可以根据待插值点周围的灰度特征自适应决定插值策略,将线性插值、最邻近插值和中值插值法有机地结合在一起。大量的仿真实验证明了提出算法具有运算量小、图像重建后的效果出重,易于实现。     

反走样直线的灰度循环生成算法

灰度转换是整数反走样直线和曲线绘制算法中较为耗时的操作.为了提高反走样直线的绘制效率,提出了一种直接利用灰度循环控制生成反走样直线的纯整数算法.该算法采用两点反走样模式,根据对灰度值的分解、每次步进时的像素及其灰度值直接利用灰度增量控制产生,从而避免了候选点与真实直线之间的距离计算,以及由距离到灰度的转换.分析表明,该算法每次步进仅需要4～5次整数基本运算,其效率较现有整数反走样直线生成算法有大幅度提高,且具有与基本直线生成算法相似的简单性.     

多特征复合的角点提取方法

提出了一种利用图象灰度特征和边界轮廓点特征相复合的角点检测方法；首先在SUSAN特征检测原则基础上，提出了基于图象灰度特征的快速自适应特征检测方法，用以提取不同图象对比度下目标轮廓上的初角点，利用边沿元对这些包含了部分边缘点的初角点沿边绝缘方向跟踪排序后，再由根据图象边缘特征检测的边界方向变化情况来确定角点位置，同时剔除由于图象数字化而导致的虚假角点，这种方法克服了单一特征提取角点所带来的弊病，提高了角点检测的精度，抗噪能力强，运算量较小，适于实时实现。     

针对棋盘格角点快速检测的一种新方法

棋盘格图像在摄像机标定及视觉检测中有着广泛的应用。针对目前棋盘格图像角点检测的局限性,提出了一种棋盘格图像角点快速检测方法。该方法是利用存在过渡区和角点处灰度分布的独特性质,设计了环形检测方法。仿真及实测实验结果表明：该方法实时性强,对棋盘格图像的旋转变换、亮度变换和边缘模糊具有良好的适应性;与经典Harris角点检测算法相比,易于实现、计算量小。     

基于自适应分数阶微分的Harris角点检测算法

针对Harris算法在对纹理复杂程度高的图像进行角点检测时会出现大量伪角点,以及分数阶微分应用到图像处理中需要人为地指定阶数的缺点。分析了伪角点大量产生的原因,并提出以分数阶替换原算法中的整数阶对图像进行微分的改进方法,以及一种以图像的分形维数作为参数来自适应地选择微分所需要的阶数的方法。从而使图像做微分运算时能更好地保留图像中的边缘信息,使分数阶微分可以应用于视频目标追踪、视频稳像等实时性要求较高的场合。实验表明,改进算法在进行角点检测时具有更高的精确度。     

基于曲率的角点检测及目标区域提取法

针对图像检索系统提出了基于自适应阈值曲率增强的角点检测法, 以及基于角点曲率的目标区域提取法. 该算法将曲率作为角点重要程度的判断标准, 通过自适应阈值判断图像的真伪角点, 并增强真实角点的曲率信息, 利用具有较大曲率的角点确定图像的重心, 以重心为形心定位图像的目标区域. 实验结果表明, 本文算法不仅提高了图像角点检测的可靠性, 而且有效地确定了其目标区域, 最终达到了提高图像检索准确率以及算法运算效率的目的. 为检索背景复杂的图像提供了新的思路和方法.     

图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法

目的 基于边缘轮廓的角点检测算法的检测性能虽然相对比较稳定,但是它对边缘轮廓的局部变化敏感,并且只是给予一个经验门限去提取角点,为此提出一种对局部变化和噪声稳健的基于图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法。方法 该算法利用各向异性高斯方向导数滤波器对不同边缘和角点模型进行表征,提取表征边缘和角点的灰度及几何变化的不变属性,并通过正则化计算得到区别边缘和角点的自适应阈值。该算法首先利用Canny边缘检测器检测输入图像的边缘映射并从边缘映射中提取出边缘轮廓;然后利用各向异性高斯方向导数滤波器对所提取出的边缘曲线进行滤波平滑,计算出每一像素点的响应并与自适应阈值作比较,把响应大于阈值的点作为候选角点;最后,对候选角点进行非极大值抑制得到最终角点集。结果 提出的算法分别与Harris算法,He & Yung算法,以及ANDDs算法在仿射变换和高斯噪声的实验环境下进行比较,其性能指标为平均重复率与定位误差;并且对每个角点检测算法在无噪声和有噪声的情况下进行了角点匹配比较。4种算法的两个指标的平均排名为Harris 3.375,He &Yung 2.625,ANDDs 2.625,本文算法 1.375。本文算法在仿射变换以及高斯噪声的情况下有着良好的平均重复率和定位误差,优于其他3种算法。匹配实验中的错误点以及丢失点也少于其他3种算法。结论 图像的特征检测在计算机视觉领域是一个重要的课题,在许多视觉系统中,检测特征往往作为复杂计算的第1步。因此,这一步的可靠性会极大地影响着视觉系统整体的结果。而角点作为图像的重要特征,对其研究具有重大意义。本文算法不同于传统的基于边缘的角点检测器仅利用边缘轮廓的信息,还利用到图像边缘像素的灰度信息。而且,本文算法还采用一个自适应全局阈值,避免了角点的误判。正则化的灰度变化有效减少了噪声或者光照对检测性能的影响。通过角点匹配实验、仿射变换实验以及高斯噪声实验,可以看出,本文的角点检测器拥有良好的检测性能,并且对噪声具有稳健性。     

基于B样条的改进型Harris角点检测算法

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑,因而对一些图像进行角点提取时,存在角点信息丢失和位置偏移等现象,而B样条函数可以收敛于高斯函数,并具有良好的逼近能力和紧支性等一些优秀的性质,从而基于B样条函数提出了一种改进的Harris角点提取方法.实验表明,该方法对提取角点非常有效.     

基于HVS的彩色图像边缘检测算子

边缘检测是数字图像处理中的基本预处理方法之一，由于利用检测出来的图像边缘可以对图像做进一步的处理，因此它是图像处理中的基础算法。大家知道，边缘检测问题，其本质上是颜色差分的计算问题。尽管边缘检测在灰度图像处理当中得到了深入的研究，但对于彩色图像仍然是一个难题。为了能够较好地对彩色图像进行边缘检测，结合人类视觉系统(human vision system，HVS)的特点，通过分离颜色的亮度信息和色度信息，并通过压制次要信息来强调其中的重要信息，提出了一种新的彩色图像边缘检测算法。该算法先分别计算两个颜色的亮度距离和色度距离，然后将这两个距离的加权平均值作为最终的颜色距离。由于它能较好地检测出图像边缘，因此是一种实用有效的彩色图像边缘检测方法。     

近邻传播聚类优化的角点检测改进算法

针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波（BF）角点检测改进算法。该算法在对图像进行双边滤波和多尺度角点检测的基础上,采用一种新型的聚类算法--近邻传播聚类算法（AP聚类算法）,对候选角点提取真实角点的效率进行优化,并对角点算子进行改进。实验是在VS2010+OpenCV平台实现的。结果表明提出的改进算法不仅提高了角点提取效率,而且更加精确地检测图像角点,具有更好的效果,更强的实用性。     

改进的模糊推理规则图像边缘检测算法

图像边缘检测是数字图像处理领域的关键技术,边缘检测的结果决定了图像后续处理的质量。模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力,并且具备一定的抗噪效果。但是,这种算法只在高斯噪声较小时有效,当高斯噪声较大时它的边缘检测效果甚至比Canny等算子的效果还差。针对模糊推理规则算法在强高斯噪声时效果较差的问题,提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法能够根据图像含噪情况调整边缘检测方案：当噪声较弱时,使用模糊推理规则边缘检测算法;当噪声较强时,为提高算法抑制噪声的能力,使用改进的模糊推理规则边缘检测算法。实验结果表明,该方法具有更好的抗噪性能和边缘检测能力。     

利用Gabor方向导数相关矩阵的角点检测

为了提高角点检测的准确率,提出了一种使用图像的Gabor方向导数构建相关矩阵来进行图像角点检测的算法。算法首先通过Canny边缘检测算法提取检测图像的边缘轮廓;然后使用Gabor滤波器对图像进行平滑,利用每一个边缘像素和其邻近像素的Gabor方向导数构建相关矩阵,若相关矩阵的归一化特征值的和大于预定阈值并且是局部极大值,则标记该像素为角点。算法利用邻近像素Gabor方向导数之间的相关信息提取角点,与传统的基于轮廓的角点检测算法相比,检测性能更加稳健。实验结果表明：在含噪声和无噪声情况下,提出的算法检测到的真实角点更多,而错误角点更少,整体性能有明显提升