Harris角点检测的优化算法

针对Harris角点检测算法中提取出较多的伪角点和计算量大的问题,提出了一种基于Harris角点检测的改进算法. 为抑制Harris角点检测中的伪角点数目并且提高算法的效率,首先加入预筛选得到候选角点,在计算水平和垂直方向梯度时,对于梯度较小的像素点进行预处理,在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,提高算法自适应性,最后利用USAN对角点进行进一步选择. 实验结果表明,改进的Harris角点检测算法不仅提高了检测精度和效率,而且对噪声具有一定的鲁棒性.     

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。     

一种自适应阈值的预筛选Harris角点检测方法

为克服Harris角点检测算法中漏检正确角点和提取出较多伪角点的问题,以及在对不同图像处理时,非极大值抑制无法设置通用阈值的现象,本文在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,从而可得较多的正确角点。为进一步抑制角点检测中的伪角点数目并提高处理大图像的算法效率,加入预筛选得备选角点这一步骤,通过在进行Harris角点检测之前就先去除部分肯定不可能是角点的像素点,以减少最终得到的伪角点数,并有效地减少了运算量,提高了效率。实验结果显示改进的Harris角点检测算法的运行时间仅为原始算法的30%,且可以得到更多的精确角点和更少的伪角点,具有很好的角点检测性能。     

基于Harris角点检测的改进算法

Harris角点检测算法是图像匹配中使用非常广泛的特征提取算法.针对目前图像处理过程中尺度不变特征点提取的算法实时性较差,算法计算量比较大的问题,在Harris角点检测算法的基础上提出一种简化的算法思想:邻近像素采用对比的方法,从理论上分析算法的性能,实验中保证算法性能的同时实时性得到了提高.     

基于Harris角点检测的改进算法研究

经典的Harris算法在提取图像的角点上具有计算简单、适应性强等优势,但该方法由于人为设定单一阈值,容易出现伪角点、漏检点及运行速度不理想等现象。针对这一情况,文章在传统Harris算法基础上提出一种新的检测方法,采用多阈值的圆形非极大值抑制法提取角点,以此降低算法检测时间并增强图像旋转不变性,再借鉴SUSAN思想消去大部分伪角点。通过实验对比,该算法具有更好的角点检测性,为后期的图像配准奠定了良好的基础。     

改进的Harris亚像素角点快速定位

针对Harris算法检测角点存在偏差、运算慢、像素级精度难于满足实际应用需要等问题,改进了Harris角点检测方法。该方法在Harris提取角点过程中,通过两次角点筛选,剔除非角点和伪角点,利用角点响应函数执行非极大值抑制,以局部角点响应函数最大值的像素点作为初始角点,并以该初始角点为中心,以一定半径搜索角点簇,采用最小二乘法加权角点簇与待求角点的欧几里得距离,精化初始角点坐标,从而实现Harris亚像素角点准确快速定位。实验结果表明了该方法的有效性和实用性。     

一种改进的快速角点检测方法研究

传统的Harris角点检测算法检测率和可重复率高,但无法满足实时性要求,而Trajkovic等提出的角点检测器虽然计算量小,但是易对边缘产生伪响应,针对这些问题,提出一种新的基于Harris的快速角点检测算法。该算法使用多格算法,并使用四个基础方向上最小强度变化作为预处理结果,再使用自相关矩阵得到角点的响应函数。实验结果表明,新算法改进了Harris算法和MIC算法,能够有效地抑制边缘响应及纹理角点,并且能够满足实时性要求。     

一种改进的Harris多尺度角点检测

Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果。为了改变其单一尺度的特性,使得角点提取更加精确和有效,文中将多尺度空间和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取。该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题。通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能。     

一种改进的基于Harris的角点检测方法

在研究Harris角点检测算法时发现该算法对一些图像进行角点提取时,存在提取伪角点、角点信息丢失和位置偏移,而且在进行非极大值抑制时不易设置阈值等现象.提出了在进行非极大值抑制时采用双阈值法,分别设置一个相对大和一个相对小的两个阈值,从而得到同一图像不同阈值的角点信息,通过角点信息对比能够很好地解决角点信息丢失和位置偏移并能消除一部分伪角点,然后利用SUSAN的思想消除剩余的伪角点.通过对比实验表明,文中算法提取角点非常有效,比Harris算法具有更好的角点检测性能.     

一种改进的Harris多尺度角点检测

Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果.为了改变其单一尺度的特性,使得角点提取更加精确和有效,文中将多尺度空问和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取.该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题.通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能.     

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。     

QR码图像几何校正算法的研究

用摄像机拍摄QR码图像时,由于拍摄角度的偏差,可能造成所采集到的QR码图像产生几何失真的情况,给QR码的识别带来了困难。对拍摄到的QR码图像进行预处理,把采集到的光照不均匀的QR码图像采用局部阈值法和数学形态学的方法进行二值化。通过Harris角点检测算法和凸包算法相结合找到QR码的轮廓以及轮廓上的点,再利用该角点检测算法找到QR码的角点,最后使用透视变化法对畸变图像进行恢复。实验结果证明,该方法有效解决了QR码的几何失真问题。     

基于特征点的图像拼接算法研究与实现

针对传统的图像拼接算法中存在的误匹配率较高的问题,采用了基于特征点的图像配准算法.在提取特征点阶段,采用了多尺度的Harris特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用的是改进的基于相关窗口的特征点匹配算法,并采用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯;最后采用了最佳缝合线算法消除了拼接效果图中存在的鬼影问题.实验表明该算...     

一种基于边缘和MIC算子的医学图像配准

研究基于点特征的图像配准方法。首先利用canny算子提取图像的边缘,然后用MIC角点检测算子提取边缘中的角点,对提取出的角点进行配对后,利用仿射变换实现图像的配准。最后以脑图像配准验证了算法的有效性。     

具有SIFT描述的多尺度角点图像配准

角点含有丰富的图像结构信息,在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法,Harris角点对图像旋转具有不变性,但对尺度变化敏感,在有尺度变化的图像配准中,应用受限。仿照SIFT特征点提取过程,提出了一种多尺度角点提取方法,提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述,用光学及SAR图像进行了配准实验。结果表明,与SIFT、Harris算法相比,本文方法在保证配准精度的基础上,配准时间减少40%以上,特征点在配准过程中的利用率提高一倍多。     

基于Mean Shift算法视频跟踪研究

为改善Mean Shift算法的跟踪性能,分析了Mean Shift算法跟踪局限性,对Mean Shift算法流程进行了改进.Harris特征角点具有对光照、旋转、部分仿射变化以及噪声干扰具有很好的鲁棒性的特性可解决Mean Shift算法在背景过于复杂时的跟踪失败问题.Surf算法则具有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,检测和匹配速度快等优点,能辅助Mean Shift算法在帧速过快情况下解决跟踪失败问题.提出了融合Harris角点和Surf算法的改进型Mean Shift算法.实验表明改进后的算法改善了Mean Shift算法在背景复杂以及帧速过快情况下的跟踪性能.     

基于角点特征和最大互信息的图像配准

基于互信息的配准方法是图像配准领域的重要方法。互信息是图像配准中常用的相似性度量,具有鲁棒、精度高等优点,但基于互信息的配准计算量大,制约了它的实际应用。文章提出一种基于角点和最大互信息配准方法:首先采用间接算法来计算曲率的极大值点,从而能快速准确的提取角点集;接着计算两幅图像角点集间的互信息,最后通过POWELL算法搜索使互信息最大以实现配准。实验表明,该算法计算简单,配准速度快,具有更好的精确性和鲁棒性。     

结合改进角点检测的优化核相关滤波方法

通常,核相关滤波（KCF）算法易受遮挡等实际检测情况的影响。为使跟踪结果更为准确,提出了结合改进角点检测的优化核相关滤波方法。由自适应Harris角点数量适宜且鲁棒性强的特点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,由子块间相对位置解决KCF算法在尺度发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了KCF算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出对应坐标并由广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时KCF算法的漂移现象。实验表明,所提方法有效提高了目标跟踪的可靠性。     

矩形域上有理Bezier曲面的广义离散算法及其应用

本文推广了有理Ｂｅｚｉｅｒ曲面的离散算法，得到了沿非等参数离散矩形域上有理Ｂｅｚｉｅｒ曲面的割角算法，并给出了从有理Ｂｅｚｉｅｒ矩形片到有理Ｂｅｚｉｅｒ三角片的割角转换。