文档介绍：角点检测
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SUSAN近似圆形检测模板
目前的角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测，角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。对灰度图像、二值的临时图像
corners1= cvCreateImage(cvGetSize(srcImage), IPL_DEPTH_32F, 1);
corners2= cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_32F, 1);
//角点检测
cvGoodFeaturesToTrack (grayImage, corners1, corners2, corners,
&cornerCount, qualityLevel, minDistance, 0);
printf("num corners found: %d\n", cornerCount);
//在原图中将角点标记出来
if(cornerCount>0)
{
for (i=0; i <cornerCount;++i){
cvCircle(srcImage, cvPoint((int)(corners[i].x), (int)(corners[i].y)), 6,
color, 2, CV_AA, 0);
}
}
cvShowImage( "image", srcImage );
cvReleaseImage(&srcImage);
cvReleaseImage(&grayImage);
cvReleaseImage(&corners1);
cvReleaseImage(&corners2);
cvWaitKey(0);
return 0;
}
编辑本段技术综述
角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。对灰度图像、二值图像、边缘轮廓曲线的角点检测算法进行综述,分析了相关的算法,并对各种检测算法给出了评价。
角点检测特征点； 综述
角点检测程序
中图法分类号：TP391
文献标识码：A
文章编号：1001-3695(2006)10-0017-03
Survey on Corner Detection
ZHAO Wen?bin, ZHANG Yan?ning
(Key Lab. of Shanxi Province Computer Graphics, College of Computer, Northwestern Polytechnical University, Xi’an Shanxi 710072, China) Abstract:Corner is important feature in the analysis and understanding of images or computer graphics. This paper attempt to summarize corner detection method in gray?level image, binary image and curve of edge, also to compare with many property of corner detection algorithm.
Key words:Corner Detection; Feature Point; Survey
角点没有明确的数学定义,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。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。
目前的角点检测算法可以说各种各样。一般使用者仅仅要求得到一个准确的角点检测结果或该检测算法易于编程实现,满足实际后续匹配等应用需要。本文对角点检测按检测目标进行分类,对各种类下的检测算法逐一进行归纳分析。
编辑本段基于灰度图像的角点检测
基于梯度的方法
基于梯度的方法是通过计算边缘的曲率来判断角点的存在性,角点计算数值的大小不仅与边缘强度有关,而且与边缘方向的变化率有关,该方法对噪声比基于模板的角点检测方法对噪声更为敏感。,通过检测K在