利用Moravec算子提取特征点实现过程分析

点特征是图像的重要特征，在图像处理中具有计算量小，不丢失灰度信息等种种优点。针对点特征的提取．主要介绍一种著名的点特征提取算子——Moravec算子的特征提取原理及其提取过程的程序实现方法，最后给出了效果图及效果分析．

基于Moravec算子和改进的SIFT算法的图像匹配

根据SIFT算法具有良好的准确性和鲁棒性,能够克服一定的图像形变及遮挡影响,但其还难以满足图像处理实时性的要求,利用Moravec算子对SIFT算法进行改进,降低SIFT算法特征点获取过程的计算量.通过仿真实验,证明改进的SIFT算法可以提高识别、匹配的速度和准确率,可以满足复杂背景下对图像匹配精度和速度的需求.

点特征提取Moravec算子的改进探究

文章阐述了Moravec算子的基本算法，通过对其进一步探究，提出了基于灰度信息相关性，以边缘特征点为主要参考点的自动阈值选取的改进方法。通过用改进前后Moravec算子对单张影像进行特征点提取，并基于此得到影像匹配的效果对比图，结果证明改进后Moravec算子精度更好，有着较大的参考价值和实用价值。

关于Moravec算子的一些讨论

在一幅影像中提取特征，是数字图像处理中一项很重要的任务，是进行自动量测目标的基础。Moravec算子是20世纪70年代提出的提取点特征的方法。本文将通过对moravec算子展开讨论，对moravec算子的优点和缺点进行研究，并进行一些新的尝试，寻找提取特征点数量合适的方法。

基于图像灰度点特征提取算子的比较研究及改进

现阶段常用的基于图像灰度的点特征算子有Moravec算子、Harris算子、Forstner算子和Forstner改进算子,不同算子的提取速度、定位准确性、稳定性存在一定的差异。通过人造测试影像和真实拍摄影像测评各算子的提取速度、定位准确性、稳定性、参数自适性,比较得出各算子的优缺点,并在此基础上提出一种改进算子。研究结果表明:改进算子具有稳定性强、定位精度高和自动设置阈值的特点。

基于图像灰度的点特征提取算子参数自适应研究

目前基于图像灰度的点特征提取算子的参数选择均根据经验值手动设置。然而该方法常需多次设置比较后才能得到较好的特征点,所以有必要研究各算子的参数自适应。通过真实拍摄影像测试了各算子参数对提取特征点的影响情况;在此基础上提出各算子的自动设置参数算法,并通过3种对比度不同的影像分别测试了各自动设置参数算法的特征点提取效果。研究结果表明:各自动设置参数算法都能自动检测较优的参数值,避免了手动设置参数的不确定性,提高了影像特征点提取的效率。

几种特征点提取算子的分析和比较

特征点提取是影像分析和影像匹配的基础,也是单幅影像处理最重要的任务之一,主要应用各种算子提取。通过阐述Moravec算子、Forstner算子和Harris算子的原理和步骤,对比分析3种算子最终效果,比较3种算子的优缺点,并根据算子的缺点提出改进意见。

图像几种特征提取算子的研究

特征提取是图像匹配的一个重要方面,是图像匹配的必要环节。本文引入Harris算子和Moravec算子进行研究。为了便于研究,本文先对图像进行预处理,以便减少特征提取过程中所需的工作量。这里主要针对点的特征提取,分别采用消声音掩膜法和中值滤波法对图像进行平滑。对于Harris算子和Moravec算子文章中使用Matlab进行程序设计,且分别在运行时间、稳定性、准确性等方面对两种算子的结果进行比较分析和讨论。

基于特征匹配的地图图像自动配准技术研究

本文针对地图中的特征点,提出了一种基于广义特征点的图像自动配准方法,将特征点从单纯的点拓展到特征区域。以Moravec算子结合其他特征约束条件来自动搜索广义特征点。分别对两幅图像提取广义特征点后,利用基于根均方误差和交叉相关的两级匹配算法完成同名控制点的建立。并以局部加权直线拟合方法来校正图像的几何畸变。最后建立两幅图像之间的函数映射关系,完成图像的配准。实验结果证明了该方法的有效性。该方法可用于校正近景面地图影像的几何畸变和遥感图像的局部几何畸变。

基于RFM的高分辨率卫星影像三维重建方法

随着高分辨率卫星遥感成像技术的快速发展,基于卫星影像的三维重建技术研究已成为当前国内外研究的热点,但由于种种因素的制约,实现自动化、高精度的三维重建仍然存在很大困难。鉴于此,提出一种基于同源高分辨率卫星影像的三维信息提取方法,其步骤包括利用影像匹配技术获取同名点,通过影像同名点解算像对间几何转换模型,最终基于有理函数模型获取地物点的三维坐标。结果表明,利用文中方法可以实现影像的三维重建,精度上能够满足一定的生产需求。

点特征提取算法探讨

影像特征提取是影像匹配和三维信息提取的基础,是影像分析与单像处理技术领域中最重要的任务之一。有效的特征提取算法是影像分析与处理的关键。从点特征定义出发,叙述了两种常用的点特征提取算子---Moravec算子和Forstner算子的原理,利用Moravec算子和Forstner算子可以实现影像点特征的提取,并从提取点特征的准确度、提取速度对两种算子进行比较,最后得出了有益的结论。

适于光学遥感图像的角点特征检测算法

角点特征检测和精确定位是图像配准与匹配的基础。探讨了Moravec算子和Harris算子的基本原理,并进行了图像的角点特征检测和实验分析,结果显示Harris算子效果要好。但是,Harris算子对真实遥感图像角点特征的检测尚不能取得理想的结果,因此,对Harris算子进行了改进。实验表明,通过改进后的Harris算子对遥感图像上的角点特征的检测具有较好的检测效果。

图像特征点提取及匹配技术研究

图像特征点提取和图像匹配技术是图像处理领域中的重要技术,同时是多种图像处理及应用的基础。本文主要研究利用Forstner算子、Moravec算子、Harris算子、SIFT算子对近景影像和航空影像进行特征点提取;接着,采用基于SIFT的匹配来确定匹配同名像点,利用核线约束匹配的搜索范围,约束范围内的特征点;接着,采用灰度相似性约束和双向一致性约束对匹配结果进行检核;最后,得出特征提取和特征匹配的结果。基于本文研究的特征点影像提取及匹配方法,分别选取一组近景影像和数码航空影像进行实验,实验结果证明了本文方法的可靠性和高效性。

基于模板匹配的全景图像拼接

图像拼接在制作全景图中具有重要的作用。本文提出了一种很健壮的区域模板,它采用Moravec算子定位出特征物体区域,并在次区域上构建基准模板,有效地提高了匹配的可靠性。在模板匹配中采用加权相似性度量的方法,该方法提高了相似性度量的可靠性。另外,通过采用一种融合的拼接算法,得到了较平滑的全景图像。试验结果证实了算法的有效性。

点特征提取算法探讨

在摄影测量中,有一些较为著名的点特征提取算子,如:Moravec算子、Forsmer算子与Hannah算子等。将叙述Moravec算子和Forsmer算子的基本原理,从提取点的定位准确性及速度两个方面对两种算子进行比较,并重点分析利用Moravec算子提取特征点实现过程分析。

图像序列拼接算法的研究

针对利用水平摇动数码相机镜头连续拍摄多幅图像拼接全景图像时需要大量的计算,以及相邻两幅图像亮度不一致,容易造成明显接痕的问题,依据相邻两幅图像之间可以用投影变换表示相对关系的原则,提出了利用Moravec算子提取特征点,对图像进行投影变换,进而拼接两幅图像的算法;同时,算法中还引进了直方图规定化方法,以消除亮度不一致造成的接痕.实验证明,算法避免了迭代计算造成的大量处理时间,有效地去除了重叠区域的接痕,可以无缝平滑地拼接全景图.

航摄影像特征点提取算法研究

随着无人机在测绘领域的广泛应用,航摄影像处理已成为国内外关注的热点。为寻求更适合航摄影像特征点提取的算法,对目前国内外几种常用特征点提取算法进行对比分析,结果表明,Moravec算子相较于其它算子,原理最为简单,但图像处理效果不佳。为此,利用C#工具实现Moravec算子,并通过图像处理实验,从计算速度、提取质量、定位精度、抗噪能力等方面对其进行全面分析,得出该算子在提取质量、定位精度与抗噪能力等方面均性能较差,该结论为今后对其优化改进提供了明确的研究方向。

图像采集及处理的模块算法设计

本文给出了图像采集系统硬件设计、基于深度学习的高噪声图像去噪思路及与其相匹配的特征提取算法。图像采集系统中,选取SoC芯片,由图像传感器SONY IMX323、相机捕捉控制器、ARM9 I2C控制器、神经网络加速器及控制器工作记忆内存组成。先配置图像传感器寄存器,再捕捉图像,最后用异步FIFO进行数据缓冲,将图像存入工作内存。

基于改进的FORSTNER算子特征点提取方法

影像特征点提取是基于特征点影像匹配和三维重建的基础,对于数字影像中的目标,只靠简单的数据是不够的,这时候就要借用算子来确定。而FORSTNER算子原理简单,针对其可以提取角点、边缘上的点和圆点,精度高等优点进行探索。基于FORSTNER算子的基本原理,提出了一种改进的的算法,并设置了新的阈值,通过实验与MORAVEC算子进行对比,验证该算法不仅提高了准确度,还简化了计算量。

基于特征点的病理切片图像拼接算法

通过对常用图像拼接方法的研究,针对病理切片图像的特点,提出了一种基于特征点的图像拼接算法。该算法首先采用Moravec算子提取出兴趣点,根据互相关系数进行特征匹配,得到两幅图像的对应特征对。然后根据匹配特征对计算出图像的仿射变换参数,使用加权平均的方法融合图像。实验结果表明,对于存在平移和旋转的病理切片图像,该算法能准确地提取出匹配特征对,实现图像的无缝拼接。