二值图像中基于陡变度的拐角点集检测方法

文章认为目前流行的拐角点检测方法有三个缺点:一是在数字图像空间中曲率存在计算误区,因而用曲率定位拐角点不合适;二是导致图像边缘产生拐角的不仅有单点,还有点集,因此不求拐角点集是不妥的;三是大曲率点不等价于拐角点。鉴于此,文章提出一种基于陡变度的拐角点集检测方法,其思想是:在二值图像中,图像边缘可看成是一维流形,陡变点集将一维流形分割成大小不等的光滑流形段,如果光滑流形通过该陡变点集后方向发生急剧改变,则此陡变点集是拐角点集。通过实验对比,文章中提出的算法检测结果优于目前流行算法的检测结果。