(整期优先)网络出版时间:2019-10-16 17:02:26

一种基于图像邻域灰度变化的角点检测改进方法

杨佳豪董静静袁彤何雨恒杨丹石美红

针对经典角点检测算法存在角点检测准确性或抗噪性不佳的问题,根据常见的X型、T型、Y型3类角点的分布特点,提出一种基于图像邻域灰度变化的角点检测改进方法。首先利用图像灰度变化自相关性,初筛角点。然后采用USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus)模板遍历筛选角点集,基于模板内的分布离散度,进行角点二次定位。最后采用非极大值抑制法,精准定位角点。采用模拟几何图像和真实图像进行角点检测,并与Harris算法、SUSAN算法和基于灰度差分与模板的Harris角点检测算法对比。结果表明,本文改进算法的角点检测准确性(ACU)和一致性(CCN)均有明显提升,具有较好的综合检测性能。

角点检测; 灰度变化; Harris算法; SUSAN算法;

10.13338/j.issn.1006-8341.2019.03.018

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