文档介绍：要摘角点检测问题是图像处理领域的一个基础问题,是低层次图像处理的一个重要方法。角点是图像的重要特征,在目标识别,视觉匹配和运动估计等领域都有重要的应用。本文基于醭叨瓤占涮岢隽饲食嘶堑慵觳馑惴ǎ⒗媒本文根据尺度空间的曲线表示和演化理论,引入了跚食叨瓤占淇蚣理论并且展示了醣硎厩叩挠帕继匦浴NA嘶竦酶玫慕堑慵觳庑Ч着提出了多尺度曲率积的思想,同时用实验验证了多尺度曲率积的有效性。因此,把该思想引入到了本文的角点检测算法中。在跚食叨瓤占淇蚣芟拢疚提出了多尺度曲率积角点检测算法。根据在不同尺度下的轮廓曲率乘积,建立了尺度积函数。当曲率积大于某一阈值时,在不同尺度的曲率积的局部极大值点作同时,为了验证该算法的有效性,引入了虯评价准则角点评价准则。根据该准则,把本文算法和本文中提到的其它角点检测算法通过实验进行了比较,从实验结果可以看出,本文提出的算法具有最高的角点数量一致性和正确性。而且本文角点检测算法获得了更好的角点检测结果算法,具有更好的检测性能。实验也验证多尺度曲率积算法具有更强的鲁棒性。关键词:多尺度曲率乘积,曲线表示,跣〔ǎ珺样条尺度空间,角点检测点评价准则对该算法进行了评估。为角点。重庆大学硕士学位论文中文摘要
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学位论文作者签名:乏参芍、导师签名:多卞签字隰一学位论文作者签名:多易哗年∥月邶学位论文版权使用授权书独创性:声明凇!D杲饷芎笫视帽臼谌ㄊ椤不保密。签字日期:阞月苋本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得重废太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解重迭太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权重麽太堂可以将学位沦文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密本学位论文属于胫辉谏鲜鲆桓隼ê拍诖颉啊獭签字日期:≯固年占月
,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点,角点是图像的一种重要局部特征。这些点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。衡量角点检测算法性能的准则主要有以下四个:觳庾既沸裕翰患圃肷词棺钕感〉慕堑悖堑闼惴ㄒ部梢约觳獾健ㄎ恍裕杭觳獾降慕堑阌】赡艿慕咏堑恼媸滴恢谩稳定性:对相同场景拍多幅照片时,每一个角点的位置都不因该移动。丛有裕杭觳馑惴ǖ母杂性越小,运行速度就越快,自动化程度就越高。多年来越来越多的学者对角点检测投入了研究,因此产生了很多算法。这些算法大致可以分为:谀0宓慕堑慵觳夥椒ǎ基于边缘特征的角点检测方法;诹炼缺浠慕堑慵觳狻;谀0宓姆椒ㄖ饕?悸窍袼亓谟虻愕幕度变化,即图像亮度的变化,将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。该方法大致可以归纳为:首先设计一系列角点模板,然后计算模板与所有图像子窗口的相似性,以相似性判断位于子窗口中心的像素是否为角点。较早的直接基于灰度图像角点检测是提出的角点检测算法,通过模板窗口局部梯度幅值和梯度方向的变化率来计算角点度量值,根据度量值与给定的阈值的大小关发现以局部梯度乘以梯度方向的变化可以很好的提取角点。等人****采用了相同的思想对阕咏懈慕岢隽酥腜角点检测算子。该检测方法用一个高斯窗或矩形窗在图像上移动,由模板窗口取得原图像衍生出的局部结构矩阵。对该模板矩阵进行求取特征值,并建立度量函数,根据度量函数值是否大于纯膳卸ǔ龈玫闶欠袷墙堑恪V档米⒁獾氖该方法具有旋转不变性,但检测的角点具有较大的冗余,需要根据实际经验来选择度量函数的阈值。近年来角点检测算法得到越来越多的关注,最小亮度变化算法同值分割吸收核琔算法【,都是基于系来判定该点是否是角点。重庆大学硕士学位论文
此后,虷鞠谕枷胩岢隽艘恢旨虻ィ焖俚慕杓屏艘恢质凳钡幕叶冉堑慵觳馑阕印L致哿顺叨缺浠滦巳さ愕像素邻域半径为脑残文0濉8盟惴ɑ诮堑阆煊对每个像素基于其模板邻域的图像灰度计算担绻笥谀骋汇兄登椅>植考ù笾担蛉衔8点检测方法。即角点处各个方向的灰度变化都最大。另外,等杓屏艘恢帜:8卸嘤跋裉卣鞯愕穆嘲粜检测算法。虯訮、⒈咴低淝叨空间角点检测算子约癐闹纸堑慵觳馑