基于边缘细化的角点提取算法

基于边缘细化角点提取算法用Canny算子提取图像边缘,把边界细化为单象素并填充断点,保持边界连续,再利用角点几何特性对原始图像进行预处理,定义圆形模板,再通过扫描确定角点位置。用高斯平滑滤波器平滑图像,并采用一阶偏导的有限差分计算梯度幅值/方向。

基于改进Harris角点算法的摄像机标定技术研究

针对传统的Harris角点提取算法对噪声敏感,执行效率低等不足,提出了一种改进的Harris角点提取方法;以Harris角点提取算法为基础,通过优化角点响应函数,消除系数K,提高角点提取算法的执行效率;采用改进的Harris算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,利用张正友摄像机标定法计算USB摄像机的内外参数;实验结果证明了该方法可以有效的对黑白棋盘格内角点进行提取,准确高效,提高了摄像机的标定精度和准确性,是一种可行的摄像机标定方法。

高精度自动对准系统中特征点提取方法的研究

基于高精度自动对准系统中的视觉定位系统,对定位标识图像进行系列的图像处理算法研究和技术处理.为有效提取芯片定位标识图像的特征点,通过分析比较,对定位标识图像,首先采用SUSAN滤波算法进行噪声平滑,再对其进行迭代分割,最后采用SUSAN角点提取算法进行特征点提取.该算法能快速有效的提取特征点,可大幅度提高后续的图像匹配的精度和速度.

基于信息熵和Harris算法的人脸图像质量评价

由于人脸识别算法的成熟度以及外界复杂环境的干扰,采集到的大量人脸图像中存在着模糊、残缺、侧脸等非正面人脸图像,既影响了后期的处理速度,又加重了服务器的负担,占用了大量的资源。该方法是通过分析图像的清晰度和基于人脸的对称性,利用Harris角点提取算法,读取采集到的图像的信息熵及特征点,通过训练,比较左右半脸的特征点数目,设定参数,排除掉不合要求的图像,输出指定数目的清晰图像,便于人脸图像的自动建模等。算法简单,运算速度快,实际应用中效果良好,基本达到实际应用的要求。