基于FAST改进的快速角点探测算法

提出了一种改进的快速角点探测算法。该算法基于FAST算法,首先对角点进行粗提取,即如果某点为候选角点,那么在该点的某个圆形邻域的圆周上应有足够多的点,这些点的灰度值与该点的灰度值之差的绝对值应大于自适应阈值;然后利用海森矩阵去除不稳定的边缘点;最后计算候选角点周围邻域内像素点的拉普拉斯值,只有取得拉普拉斯极值的候选点才能最终确定为角点,进一步剔除了虚假角点。实验表明:改进后的算法具有运算量小、定位精度高以及抗噪能力强的特点,更能满足实时应用的要求。