基于圖像邊緣的角點檢測算方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、角點是指圖像中灰度值變化劇烈的點，包括物體輪廓上曲率變化最大的點、多條直線的交點、單調(diào)背景上的孤立點等等。由于角點所含的信息量較高，角點的數(shù)目亦相對較少，所以角點檢測技術(shù)被廣泛應(yīng)用于圖像匹配、目標(biāo)跟蹤與識別及三維重建與運動估計等領(lǐng)域。角點檢測算法一般分為基于邊緣和基于灰度。
　　本文主要研究基于邊緣的角點檢測算法，具體的研究內(nèi)容和工作成果如下：
　　Gabor變換屬于加窗傅里葉變換，其是短時Fourier變換中當(dāng)窗函數(shù)取為高

2、斯函數(shù)時的一種特殊情況。Gabor變換實際上還是對二維圖像求卷積，提取圖像的特征分量，Gabor函數(shù)可以在頻域不同尺度、不同方向上提取相關(guān)的特征。Gabor濾波器的頻率和方向類似于人類的視覺系統(tǒng)，所以可應(yīng)用于特征提取、指紋識別，虹膜識別，人臉識別，紋理分析等。本文在分析了奇 Gabor濾波器優(yōu)異的邊緣檢測性能的基礎(chǔ)上，提出了多通道奇 Gabor梯度相關(guān)矩陣的角點檢測算法。該算法在角點檢測性、定位準(zhǔn)確性等方面比 Harris算法、曲率尺度

3、空間（CSS）算法等有明顯提升。
　　不變矩理論和圖像角點檢測是計算機視覺和模式識別中的重要研究課題。常用的基于區(qū)域的矩不變量理論是1962年 Hu最早提出的基于區(qū)域的二維不變矩理論，該理論可以用于提取圖像大小、旋轉(zhuǎn)情況等形態(tài)特征，有不少相關(guān)的算法。由于Hu不變矩概念簡單、識別率穩(wěn)定，具有縮放、平移和旋轉(zhuǎn)不變性，故被廣泛地應(yīng)用在圖像的特征提取中。本文在多尺度多頂式算法和局部矩不變量算法的基礎(chǔ)上，提出了多尺度局部矩不變量的輪廓角點檢

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