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。     

基于改进Harris算法的角点检测

提出了一种改进的Harris角点检测方法.该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后,利用双掩膜来定义进行非极大值抑制的局部范围,结合K均值聚类方法进行非极大值抑制,若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定条件,则将该像素点定义为角点.实验结果表明,该方法无需进行阈值选择,提高了角点检测精度.     

Harris角点检测的C#实现及应用

用C#语言实现了Harris角点检测算法程序,并结合图例分析了该算法各种参数的设置。     

一种改进的Harris角点检测算法

为了降低传统Harris角点检测算法的操作复杂度,提高算法稳定性,本文提出了一种改进Harris角点检测方法。由于传统的Harris角点检测算法需要通过调节系数k的选取来达到最佳的检测效果,这使得其检测精度和检测效率受到限制,也增加了用户的操作复杂度。本文通过研究并改进角点响应函数,避免了系数k的选取,同时,与其他相关改进算法相比,进一步避免了极小值ε的选取,从而实现了算法的自适应性。实验结果表明,本文方法具有较强的自适应性和鲁棒性。     

一种自适应的Harris角点检测算法

分析Harris角点检测算子的实现原理及其不足,提出一种基于图像分块和邻近角点剔除策略的自适应Harris角点检测算法,检症测出的角点均匀分布,有效避免了角点聚簇现象。实验结果表明,该算法检测出的角点分布更均匀合理,能很好地适应图像拼接等实际 应用。     

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.     

基于改进Harris算法的汉字图像角点检测

根据汉字图像的特点,借鉴加速分割检测特征算法的思想,提出一种改进的Harris算法对汉字图像进行角点检测。首先,计算像素值初步判断出非角点并排除;然后,通过计算传统Harris算法中的角点响应函数对剩余的像素进行角点检测;最后,借鉴加速分割检测特征算法的思想对伪角点进行删除。最终检测出的角点是汉字笔画的起点和末端的角点,为下一步特征提取中确定线段的位置和计算线段的长度提供有利的技术基础。通过对一定数量的汉字图像的实验仿真,将本文方法与几种常用的角点检测方法进行比较,本文方法在检测正确率方面有所提高,但在运行时间上没有达到最短,综合考虑正确率和运行时间,本文方法较其他几种方法有所提高。      

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.     

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.     

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。     

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。     

一种改进的Harris特征点检测算法

现有Harris特征点检测算法采用高斯滤波进行平滑,图像存在角点信息丢失与偏移的现象。为解决该问题,提出基于变分B样条滤波与快速局部窗口搜索相结合的Harris特征点检测算法,选择具有低通特性的B样条函数作为平滑函数构造滤波器,引入形态学滤波中的极大值滤波思想,利用快速局部窗口搜索算法进行特征点局部极值的提取,从而提高特征点提取的精度和速度。实验结果表明,改进算法具有特征点提取快速均匀、检测定位准确、抑噪性好的特点。     

一种改进的Harris角点图像拼接算法

主要研究图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法进行了改进。避免了角点响应函数中的k 值和检测过程中的阂值T的选取对角点检测带来的影响。在图像拼接过程中通过NCC对图像进行配准,采用加权 平均法对拼接后的图像进行融合并消除拼接缝隙,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该算法被应用于一个图 像拼接的实例中,仿真结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,能够达到无缝 拼接的效果,具有良好的实用性。     

基于Harris的角点检测改进算法

研究红外成像目标跟踪精度优化问题,模板跟踪的累计误差会造成目标跟踪漂移,稳定的角点可以对模板进行校正并减少累积误差。为了实现对运动目标的精确跟踪,使其始终与目标的相关性最强,针对Harris算法检测尺度单一和鲁棒性不足的缺点,采用多分辨率的方法,提出了Harris与B-Spline尺度空间相结合的角点检测算法,并对改进算法进行了数字仿真。结果表明,提出的算法提高了Harris算子的性能及抗噪声性能,可去除错误检测点,并提高了角点检测精度,从而实现了在复杂背景条件下地面目标的准确识别和稳定跟踪。     

基于Harris角点检测的图像旋转测量

为实现图像处理的高效性,避免由摄像机旋转而引起的图像旋转为采集的图像产生影响,以至于使后续的图像处理算法失效,提出了一种以Harris角点为核心的,基于Harris角点检测的图像旋转测蟹的方法;首先对原始图像进行Harris角点检测,然后对其进行角点匹配;最后,在各自图像内部进行角点连线,并与对应角点连线的斜率作比较,判断斜率变化,从而判断图像是否发生旋转.     

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。