基于点到弦距离累加的快速角点检测

提出了一种鲁棒的快速角点检测算法,以解决现有基于点到弦距离累加的角点检测算法存在的缺陷,即角点定位低、算法时间复杂度高等问题。该算法结合了‘单尺度’和‘多尺度’的优势,首先在‘单尺度’下获取候选角点集合,保留了邻近角点,并使得后续计算量大大降低,然后在‘多尺度’下计算候选角点的特征值,使之有效地去除伪角点。实验表明,所提算法的时间复杂度降低了,并且保持了算法的鲁棒性,角点定位精度也得到了提升。

视网膜血管图像特征点自动提取和分类

由动静脉血管组成的眼底视网膜血管结构的特征点是预测心血管疾病、图像分析和生物学应用的重要特征。把角点检测引入到视网膜血管分叉点和交叉点提取中,利用边缘检测算子得到二值边缘图像,采用基于累加点到弦的距离(CPDA)的角点检测方法得到候选特征点,再根据视网膜血管图像的拓扑结构设计自适应矩形探测器对候选特征点进行删减和分类。实验结果表明,基于CPDA的角点检测和自适应矩形探测器的方法有效地实现了节点的提取和分类。