基于改进Harris的消音壁亚像素级角点检测算法

在计算机视觉领域,角点检测作为图像拼接、三维重建等算法的关键,能够直接影响视觉处理的最终效果。为了进一步提高角点检测在消音壁视觉检测应用场景下的精度,提出了一种亚像素级角点检测算法,首先以Harris算法获得像素级角点为中心角点,然后通过最小二乘法迭代计算不断逼近,最后计算得出亚像素级角点坐标。实验结果表明,算法角点检测的平均偏移量为0.18像素,相较Harris角点检测算法的偏移量降低0.56像素,在确保正确率的基础上更加接近真实值,能够满足在消音壁视觉检测应用场景下的精度需求。

基于改进3D-Harris角点检测算法的电厂地下管廊点云拼接方法研究

提出一种基于改进3D-Harris角点检测算法的电厂地下管廊点云拼接方法。以电厂地下管廊多组海量点云数据为分析对象,利用主成分分析法获取目标检测点在邻域点云微切平面上的法向信息,进而提取点云的边界点;构建基于目标检测点法向信息的协方差矩阵,计算并比较其角点响应强度函数,从中选出部分待筛选点作为真伪角点检测对象;利用基于高斯曲率极值点的伪角点检测方法,滤除伪角点并筛选出真角点;最后通过快速点特征直方图方法匹配各组点云间的相似角点,利用最近点搜索点云配准算法实现地下管廊多组点云间的拼接,并与传统3D-Harris角点检测算法的结果进行比较。对比表明,所提出算法计算耗时短且角点提取正确率高,可实现电厂地下管廊海量点云的精确拼接。

基于Harris角点和最大互信息的多模医学图像配准

介绍了一种基于最大互信息原理的图像配准技术。针对基于最大互信息图像配准的不足,研究了基于Harris角点算子的多模态医学图像配准。在计算互信息的时候,采用部分体积插值法计算联合灰度直方图。在优化互信息函数的时候,采用了改进的遗传算法将配准参数收敛到最优值附近。实验结果表明,该方法具有较高的配准精度和稳定性。

基于Harris算子的彩色数码影像角点特征提取

随着电子技术的发展,非量测数码相机以其镜头可更换、操作灵活、方便、价格低廉等优点,逐渐成为数字近景摄影测量影像获取的主要设备.但近景摄影测量在工程应用中仍存在精度低、效率低的缺陷.现研究一种基于Harris算子的非量测数码影像角点提取方法,可提高角点提取的精度,从而可为近景摄影测量在工程中的进一步应用提高精度.

一种在尺度空间下基于边缘的角点目标检测方法

图像中的目标角点位置是实现很多计算机视觉任务的关键数据。为了克服传统检测算法产生的数据冗余问题,提出了一种在尺度空间下基于边缘的角点目标检测方法。首先,构建一个分组多层的尺度空间,将原图投影到其中后得到多个平滑图像。与此同时,采用定义的边缘算子检出平滑图像中所有边缘而得到多个按序存放的像素点集,当点集数量稳定时停止更大尺度的变换。然后,在当前尺度下,计算点集中各元素反映其角点强度的特征值。根据这些特征值变化规律检出角点的支撑集区间,并在此区间中采用高斯拟合函数确定最终的目标角点。实验表明,该方法能够检出特征显著的目标角点及其角度,其中合成图像精度在像素级,应用案例中的平均误差与图幅比约为1.5/100。

一种改进的Harris角点提取算法

针对Harris角点检测算法对T型和斜T型角点存在定位不准确以及运算速度慢的问题,提出了一种改进算法。改进算法计算目标像素点的8邻域范围内与之灰度相似的点的数目,然后对目标像素点周围其他像素点按同样方法处理,并对得到的计算数据进行比较,分析出局部范围内的像素点的灰度值分布。根据比较结果,从中遴选出部分像素点作为下一步角点检测的计算对象,并计算其角点响应函数值,如果角点响应函数值大于设定的阈值,该点则会被确定为最终的角点。实验结果表明:改进算法的角点检测时间仅为原算法的14.3%,并实现了对T、斜T型角点准确定位,提高了Harris角点检测算法的检测效率和精度。

一种自适应的Harris角点检测算法

分析Harris角点检测算子的实现原理及其不足,提出一种基于图像分块和邻近角点剔除策略的自适应Harris角点检测算法,检症测出的角点均匀分布,有效避免了角点聚簇现象。实验结果表明,该算法检测出的角点分布更均匀合理,能很好地适应图像拼接等实际应用。

基于Harris算子的灰度图像角点检测方法研究

角点是图像中的一个重要特征,含有丰富的信息量,决定了图像中目标的形状。角点对图像处理有足够的约束力,利用角点信息可有效地提高运算速度。角点特征可应用于很多领域,例如运动估计、目标描述、图像匹配、目标跟踪等。本文主要研究了数字图像的Harris角点检测算法。Harris角点检测原理中角点与自相关函数的曲率特性有关,是计算像素点所在位置的梯度变化,若沿水平方向和垂直方向的绝对值都比较大,则这个像素点被判为角点。

一种改进的Harris角点检测算法

图像拼接中,提高角点检测的精确度可以提高配准的精度。在Harris算法的基础上,提出了一种改进的角点检测算法,算法首先分别对图像中每行、每列上所有像素点的Rharris进行X、Y方向的曲线拟合,然后对拟合后的曲线进行分析,若某个像素点的Rharris值在两个方向上都处于"波峰"位置,则将该像素点检测为角点。实验结果表明该算法可以避免阈值的选择,有效地克服了阈值选择不当造成的角点冗余或丢失,提高了角点检测的精度。

基于像素点灰度差的Harris角点检测算法

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。

一种新的Harris多尺度角点检测

Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺度变化特性。该文把多分辨分析的思想引入到该算法中,构造了基于小波变换的灰度强度变化公式,并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵,从而构建了一种新的基于小波变换的Harris多尺度角点检测算法。这样,使得新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,并克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、角点位置偏移和易受噪而提取出伪角点等问题。通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点检测性能。

基于边缘改进的Harris角点检测方法

针对Harris角点检测算法中,对于图像角点存在错检和漏检的问题,提出了一种基于图像边缘的Harris角点检测方法。该方法首先采用二阶微分算子提取图像边缘,然后在得到的图像边缘的基础上进行Harris角点检测,最后记录检测出的角点的位置并在原图上进行标记。实验结果表明,相对于传统的采用梯度进行角点检测的方法,采用二阶微分算子提取边缘后的角点检测方法能够更多更准确地检测到图像的角点。

基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法

为了去除伪角点和减少角点遗漏并且实现图像中角点的实时提取,提出了一种基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法。改进算法采用灰度差分与小模板相结合的方法筛选出初始角点集,并在此基础上对最小核值相似区（SUSAN）算法进行了改进并采用改进的SUSAN算法精化初始角点集;最后,通过计算初始角点的角点响应函数值并进行非极大抑制,以确定最终的角点。实验结果表明,改进算法能够准确提取图像中的角点并去除大量伪角点。此外,改进算法的角点检测时间显著减少,仅为原算法的4.7%,能够满足角点实时提取的需求。

基于区域检测的多尺度Harris角点检测算法

针对传统Harris算法检测的角点遍布整个图像和对尺度变化较敏感的问题,本文提出将区域检测方法和多尺度Harris角点检测算法相结合,使检测到的角点数目更少,以提高后续的图像匹配重建的效率。首先,利用区域检测的算法构造图像显著图,采取腐蚀膨胀操作提取出目标区域作为候选的检测区域;其次,利用多尺度结合非极大值抑制的方法改进Harris算法,检测图像的角点并标记。仿真结果表明:本文方法能进一步提高角点检测的精确度和速度,同时在不改变任何参数的情况下,对于图像旋转能够减小角点提取的差异,增强算法的多尺度性。

基于尺度空间理论的Harris角点检测

研究了一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法。建立Harris函数的尺度空间表示,检测每个尺度水平上的极值,利用迭代算法验证每个尺度水平上LoG算子是否获得最大值,从而得到特征角点的位置及其尺度。该方法在保持Harris角点不受光照条件及摄像机姿态变化影响的同时,还能检测出多尺度下的特征点。通过实验验证该方法具有尺度不变特性,适用于尺度变化较大的视觉系统。

一种自适应阈值的预筛选Harris角点检测方法

为克服Harris角点检测算法中漏检正确角点和提取出较多伪角点的问题,以及在对不同图像处理时,非极大值抑制无法设置通用阈值的现象,本文在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,从而可得较多的正确角点。为进一步抑制角点检测中的伪角点数目并提高处理大图像的算法效率,加入预筛选得备选角点这一步骤,通过在进行Harris角点检测之前就先去除部分肯定不可能是角点的像素点,以减少最终得到的伪角点数,并有效地减少了运算量,提高了效率。实验结果显示改进的Harris角点检测算法的运行时间仅为原始算法的30%,且可以得到更多的精确角点和更少的伪角点,具有很好的角点检测性能。

一种改进的Harris角点图像拼接算法

主要研究图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法进行了改进。避免了角点响应函数中的k值和检测过程中的阈值T的选取对角点检测带来的影响。在图像拼接过程中通过NCC对图像进行配准,采用加权平均法对拼接后的图像进行融合并消除拼接缝隙,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该算法被应用于一个图像拼接的实例中,仿真结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,能够达到无缝拼接的效果,具有良好的实用性。

基于改进Harris算法的图像角点检测

针对Harris角点检测算法运行速度慢且单一阈值选取不当容易造成漏检正确角点或提取出较多伪角点的问题,提出了一种快速预筛选方法以提高检测效率,并结合多阈值角点提取及邻近角点剔除策略来改进算法。实验结果表明:单独使用该预筛选方式的改进算法仅用32.71%的时间就可以检测出原算法94.97%的角点;配合多阈值角点检测方法及临近点剔除策略时,改进算法的运行时间仅为原算法的61.94%,且检测出的角点分布更均匀,既能充分代表图像信息又有效地避免了角点簇拥现象。

基于Harris角点量与相位相关的亚像素级图像配准方法

相位相关法是一种常用的图像配准方法,而直接基于傅里叶变换的快速图像配准方法(FDFA)使之具有亚像素级的配准精度,它需要根据图像内容细心选择参与相位拟合的频率分量,并在图像上施加窗口以抑制频域的图像边界效应,从而提高其偏移量估计精度。从边界效应抑制的角度出发,利用Harris角点量代替原始图像进行相位相关计算,与传统的对原始图像加窗的方法不同,该方法既抑制了边界效应,又避免引入截断误差,同时只用对其第一项频率分量进行拟合,而不需要进行频率项的选择,使相位拟合过程更简单。提取图像的Harris角点并选择其中的几何特征点,对该点所对应的Harris角点量图区域施加圆形窗口;而后进行相位相关运算就能求出图像亚像素偏移量。实验表明,对于具有明显几何特征点的场景,所提方法使得偏移量的估计精度有明显提高。

基于B样条的改进型Harris角点检测算法

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑,因而对一些图像进行角点提取时,存在角点信息丢失和位置偏移等现象,而B样条函数可以收敛于高斯函数,并具有良好的逼近能力和紧支性等一些优秀的性质,从而基于B样条函数提出了一种改进的Harris角点提取方法。实验表明,该方法对提取角点非常有效。