基于USAN的棋盘角点检测算法

根据棋盘角点USAN区域几何结构的对称性,提出基于USAN的棋盘角点检测算法,该算法原理简单,容易实现,不仅能快速检测到角点,而且具有旋转不变性,用他可以检测实际拍摄的棋盘图像。通过实验结果表明该算法能快速准确地检测到从各个角度拍摄的棋盘图像的内部角点,有很强的实用性。

SUSAN边缘响应值灰度化转共生矩阵检索

SUSAN初始边缘响应矩阵元素值对应USAN中像素点总数,该统计值与响应矩阵元素分布均体现图像特征。若将该统计值视为灰度值,则响应矩阵中的元素分布特征可以视为灰度矩阵中的纹理特征。提出SUSAN边缘响应值灰度化转共生矩阵检索算法,即先计算图像的SUSAN边缘响应矩阵,再按映射规则转换为灰度矩阵,然后计算灰度共生矩阵及其各特征描述子,最后进行特征检索。实验显示,该算法的查全率与查准率在检索结果数量达到某临界点之后较为满意,且体现一定的仿射变换、亮度变化等不变性与抗噪鲁棒性。

USAN-AAM人脸特征点快速定位方法

基于反向合成算法的AAM(active appearance model)是一种快速而高效的人脸特征点定位方法,但由于其纹理模型仅包含灰度信息,当测试数据集中的图像光线条件和训练数据集中的图像光线条件有较大差异时,算法定位精度明显下降。基于此,提出了一种改进的AAM人脸特征点定位方法USAN-AAM。实验结果表明,与原方法相比,该方法对光线变化更鲁棒,定位精度也更高。

一种快速检测图像角点特征的线搜索式方法

传统的图像角点特征检测方法在速度和准确性两方面难以兼顾.针对该问题,提出了一种角点特征检测的线搜索式方法.该方法作用于一个以当前像素为中心核的圆掩模,在该掩模内搜索通过核的所有直线,如果存在一条直线不穿过核附近给定邻域以外的其他同值收缩核(Univalue segment assimilating nucleus,USAN)区域,则当前像素点为角点.论文论证了使用有限数目搜索线的可行性与必要性.采用由粗及细的搜索策略,动态设计搜索线的数目与搜索线上的检测点数目,以提高检测速度.提出了一种基于最大同值距离的新型非极大值抑制进行角点的精确定位,并结合多种新型伪响应抑制措施,有效地提高了算法的准确度.实验结果表明该方法在准确性方面优于MIC、SUSAN和Harris等算法,而且速度快,仅稍慢于MIC算法,具有优良的综合性能.

线搜索式角点检测方法的参数自适应设计

针对线搜索式角点检测方法存在全局固定阈值对实际图像的光线不均匀等不良现象适应性不足的问题,提出了有关参数自适应的设计方法。在原角点检测基本方法的基础上,首先根据局部区域的对比度信息,设计了同值收缩核(USAN)阈值的自适应动态产生方法。其次,给出了高斯去噪的实施建议,以提高线搜索式角点检测方法的抗噪性能,并给出了其他参数值的动态取值建议。实验结果表明,在本文的参数自适应设计方法下,线搜索式角点检测变得更为实用方便,比原固定阈值的基本方法更能适应光线不均匀现象,对于内容、品质差异较大的图像无需频繁调整参数,仍能保持很高的正检率水平,同时伪响应也处于可接受的水平。

一种基于线特征的快速角点检测算法

为了提高角点检测的准确性和快速性,通过分析穿过角点的直线所具有的特性,提出了一种基于非终结线数目的快速角点检测算法。该算法以当前像素为核心作用一个圆形模板,计算穿过核心的非终结线的数目换算值,当该值位于给定的阈值范围内时,则当前像素为角点。针对伪响应,提出了一种基于非终结线均匀程度的非极大值抑制方法。通过实验验证了新算法的可行性,以及在准确性和快速性上所具有的优点。