基于直线逼近的图形角点检测技术研究

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列举三种角点检测的方法及其原理。

当涉及角点检测时，有几种常见的方法：
1. Harris角点检测方法：
Harris角点检测是一种基于局部区域的方法，它通过计算图像
中每个像素周围区域的灰度变化来检测角点。

该方法使用特征值来
判断像素点是否为角点，当特征值较大时，说明该点周围存在角点。

Harris角点检测方法具有较好的旋转不变性和光照不变性，因此在
图像配准和目标跟踪中得到广泛应用。

2. Shi-Tomasi角点检测方法：
Shi-Tomasi角点检测是对Harris角点检测方法的改进，它使
用了Harris检测方法中的特征值，但是对特征值的选取进行了改进，提出了一个自适应的角点检测算法。

Shi-Tomasi方法在选择角点时
使用了一个自适应的阈值，相比于Harris方法，它能够更好地选择
稳定的角点。

3. FAST角点检测方法：
FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测
方法是一种基于像素灰度值的快速检测方法。

它通过比较像素点周
围的像素值来判断是否为角点，具有较快的速度和较高的检测性能。

FAST方法通过比较像素点周围的像素值和中心像素值的大小来判断
是否为角点，从而实现了快速的角点检测。

这些角点检测方法在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，它们在目标跟踪、图像配准、三维重建等方面发挥着重要作用。

每种方法都有其独特的优势和适用场景，可以根据具体的应用需求
选择合适的角点检测方法。

角点检测方法研究

复杂．从而会影响到最终的角点检测结果。Ｆｅｍｒｅａｎ
的数据量．使其信息的含量很高．有效地提高了计算速度．有利于图像的可靠匹配．其实时处理成为可使
能。角点在三维场景重构、动估计、运目标跟踪、目标
链码使用８个方向码作为８邻接点的定义．曲线起由
的图像中的边界轮廓点进行顺序编码．到边缘轮廓得
链码：最后根据边缘轮廓链码对图像中的角点进行描

述和提取在这种方法中要较多地依赖前期的图像分
割结果．而由于图像的区域分割本身就是一项比较复
杂的工作．这样就使得后期的角点检测工作变得更加
具有各向异性．对强边界敏感。且ＨｒｓＳｅｈｎ借鉴Ｍｏａｅａｒ和ｔｅｉｐｒｖｃ的思想．提出了著名的Ｐｅｓｙ角点检测算子【ｌｓｅ８算子运用图像灰度１该的一阶导数来估算自相关矩阵．当某一像素点的自相关矩阵的特征值都非常大时．则认为该点为角点。定义任一像素点的能量为：
小值作为对应像素的响应函数ＣＦ的衡量值（兴Ｒ即
趣值）．将在一定范围内最有最大角点响应函数值的
九
三
收稿日期：０８０ — ７修稿日期：０８０３２０ — ６２２０ —１ —１
期

角点检测原理剖析

角点检测原理剖析随着智能化技术的发展，无人机作战、自动驾驶技术、红外探测、VR技术等应用明显提高，其关键技术为图像特征检测与描述，目标特征一般用边缘、轮廓组合描述，角点是边缘及其拐点的区分的重要标志，本文着重剖析角點特征及其检测原理。

一、角点特征图像角点是那些在图像中看上去比较“突出”的像素点。

它是局部图像灰度在各个方向上都有剧烈变化的像素点，包括各种交叉点、拐点和角点。

首先，这些特征点周围纹理结构复杂，图像灰度变化剧烈，图像梯度较大，因此有比较强的稳定性，对图像变换如旋转、尺度、光照等具有不变性，这些特征点集合就能够代表它所属的图像;其次，一幅图像中，特征点相对像素点来说要少得多，而且可以提前计算并存储（对于参考图像），因此匹配速度可以大大提高（相对于灰度模板匹配）。

图像中平滑区域、边缘区域和特征点区域的不同图像块，平滑区域灰度分布均匀，没有明显的突变、图像梯度幅值不大，对于边缘区域而言，边缘两侧灰度显著不同，梯度幅值较大并且局部方向较为一致，角点处于边缘交汇处，图像梯度幅值较大，方向突变明显。

在特征点区域可以形成更容易分辨的图像特征。

二、角点检测原理角点是非常重要的一种特征，它是图像中两条（以上）边缘曲线的交汇点或图像一阶导数（边缘）的最大值点，它通常处于物体的轮廓拐角处或者图像灰度值的突变处。

它能代表图像中比较重要的信息，如正方形的四个角等，而且其稳定性比较好，图像的旋转变换、光照变换对这些角点的检测影响都不大。

角点不会在第一个图像块的平滑区域内，也不会在第二个图像块的边缘区域内，而应该在第三个图像块的山头处，它的特点就是周围各个方向上像素点的灰度值变化都比较大。

因此，我们可以定义一个小的图像窗口来观察图像中的各个像素点，每个像素点周围通过图像窗口形成一个小的图像块，当图像窗口沿着各个方向移动时，图像块中像素点的灰度值也会引起相应的变化，这种变化在不同的区域，表现出不同的特点，根据这些特点，构造一个窗口图像的自相关函数（如式（1）所示），用来检测特征点。

角点检测技术研究及进展

角点检测技术研究及进展
文章编号：０３５５（０Ｏ０－０００１０—８０２１）３０４ —５
角点检测技术研究及进展
ＲｅｅｒｈａｏｒｓｎＣｏｎｒＤｅｅｔｏｓａｃｎｄＰｒｇｅｓｉｒｅｔｃｉｎ
新研究动态及发展方向。【键词１角点检测，特征提取，性能评价关
中图分类号：Ｐ９．】Ｆ３１４文献标识码：Ａ
ＡＢＳＴＲＡＣＴＣｏｎｒｉｉｎｉｉａｏａｅｔｅｏｍａｅ．Ｃｏｎｒｄｅｅｔｏａｅｎｗｉｅｙｕｅｎｍａｍａｅｐｏｃｓｉａｋｓｒｅｓａｓｇｆｃｎｔｌｃｌｆａｕｒｆｉｇｓｒｅｔｃｉｎｈｓｂｅｄｌｓｄｉｎｙｉｇｒｅｓｎｇｔｓｉｌｄｉｉａｅｒｇｉｔａｉｎｃｕｎｇｍｇｅｓｒｔｏｎ．ｉａｅｕｅｓａｎｇｎｄｍｇｎｄｒｔｎｄｉａｐａｔｒｔｅｎｒｃｇｎｔｏｅｏｉｉｎ．Ｔｈｃｎｒｅｅｔｏｎｅｏｒｅｄｔｃｉｍｅｈｏｗｅｅｒｖｉｗｅｔｄｓｒｅｅｄ．ｃｔｇｏｉｅｎｄｃｍｐａｅｎｈｉｐｐ．Ｔｈｅｅｆｍａｅｅａｌｔｏｎｏｏｒｅｅｔｃｉａｉｅｔｇｅａｅｒｚｄａｏｒｄｉｔｓａｅｒｐｒｏｒｎｃｖｕａｉｆｃｎｒｄｅｔｏｎｗｓｎｖｓｉａｔｄ．Ｆｉｌｙｔｅｉｔｎｎａｌ．ｈｅｘｓｉｇｐｒｅｓ１ｔｓｅｅｒｈｐｏｅｓａｄｄｖｏｏｂｌｍ．ａｅｔｒｓａｃｒｇｒｓｎｅｅｌｐｍｅｎｒｎｒｎａｙｅｄｔｔｅｄｓｗｅｅａｌｚ．

一种基于线特征的快速角点检测算法

Ｋｅｏｄ：ｃｒｅｅｃｏ；Ｓ（ｎｖｌｇｅｔｓｉｌｉｇｎｃｕ）ｎｎｍｘｕｕｐｅｓｎｆｔｒｄｔｔｎｙｗｒｓｏｒｔｔｎＵＡＮｕｉａｅｓｍｎａｓａｎｕｌｓ；ｏ — ａｉｍｓｐｒｓｏ；ｅｕｅｅｃｏ；ｎｄｅｉｕｅｍｉｔｅｍｉａｅｉ
ＡｂｔａｔＩｒｅｅｅｄｍａｄｏｉｈａｃｒｃｉｏｏｕａｉｎｌｏｌｘｔｎｃｒｅｅｅｔｎ，ｂｎｌｚｇｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｍｅｔｔｅｎｆｈｇｃｕａｙｗｔｌｗｃｍｐｔｔａｍｐｅｉｉｏｒｄｔｃｉｏｈｈｏｃｙｎｏｙａａｙｉｎｔｅｐｏｅｔｓｏｅｌｅａｃｏｓｈｏｎｒｈｓｐｐｒｐｏｏｅｅｌｏｉｍａｅｎｔｅｎｍｂｒｏｅｅｄｌｎ．Ｔｅｈｒｐｒｉｆｔｉｓｔｔｒｓｅｃｒｅ，ｔｉａｅｒｐｓｄａｎｗａｇｒｈｂｓｄｏｕｅｆｈｎ－ｅｈｅｈｎｈａｔｔｈｔｉａｇｒｔｍｅｌｙｅｉｌｓｅｔｒｄｏｈｉｅｎｑｅｔｎｗｈｃｏｌｅｃｌｄｔｅ “ ｕｌｕ ” ｏｈｓ，ｔｅｌｏｉｍｐｏｓｄａｃｒｅｍａｋｃｎｅｅｎｔｅｐｘｌｕｓｉｉｈｗｕｄｂａｌｈｈｃｉｏｅｎｃｅｓｆｔｅｍａｋｈｎｃｃｌｔｓｈｑｉａｅｔｖｕｆｔｅｎｍｂｒｏｎ．ｎｓｗｈｃｅｏｓｄｔｅｎｃｅｓｈｉｅｕｄｂｄｎｉｅｓｔｅｌａｕａｅｄｔｅｅｕｖｌｎａｅｏｕｅｆｅｄ１ｅｉｈａｒｓｅｈｕｌｕ，ｔｅｐｘｌｌｈｉｗｏｌｅｉｅｔｄａｈｉｆ

图像处理中的边缘检测与角点检测

图像处理中的边缘检测与角点检测随着科技的不断发展，图像处理技术越来越成熟。

图像处理的一个重要的任务是边缘检测和角点检测。

边缘检测是将图像中的边缘部分提取出来，而角点检测则是检测图像中的拐角点，这两种技术在数字图片处理、机器视觉等领域得到广泛应用。

一、边缘检测边缘是物体表面明显的变化区域，在图像中则表现为灰度变化的部分。

边缘提取在计算机视觉和图像处理领域中非常重要，它是其他一些任务的前置条件。

例如，物体检测、图像分割、目标跟踪等。

因此，边缘检测一直是图像处理中的重点研究领域之一。

边缘检测算法的基本思想是寻找图像中像素灰度变化的位置。

边缘检测的方法主要有：基于梯度的方法、基于模板的方法、基于标记的方法。

其中，基于梯度的Sobel、Roberts、Prewitt等方法是最常用的，而基于模板的Canny算法则是当前应用最广泛的边缘检测算法之一。

Canny算法的思想是利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后利用梯度算子来计算图像的局部梯度值。

接下来，对局部梯度值进行非极大值抑制，即在局部梯度最大的位置上保留其值，其他位置取为零。

最后，利用双阈值法进行边缘判定，即在高阈值和低阈值之间的像素点判断是否是边缘点，如果是则保留，否则删除。

二、角点检测角点是图像中拐角处的点，是在像素空间中边缘交汇的点。

在数字图像处理领域，角点是一个非常重要的特征，它可以用来对图像进行匹配、跟踪、定位等。

目前，角点检测算法主要有基于差分运算的角点检测算法和基于模板匹配的角点检测算法。

其中，基于模板匹配的Harris算法是目前最常用的角点检测算法之一。

Harris算法通过对图像进行微小局部区域的卷积运算，求解局部像素的运动矢量，并检测局部区域中的像素点是否为角点。

该算法的核心思想是根据像素周围灰度值的变化程度来计算像素的协方差矩阵，并通过协方差矩阵的特征值来判断其是否为角点。

总的来说，边缘检测和角点检测在图像处理中都是非常重要的技术。

它们可以用来对图像进行目标检测、跟踪、识别等处理，为电脑提供更准确、更有效的视觉信息。

图像配准中角点检测算法的研究与比较

・
１０・９
维普资讯
李玲玲，李印清：图像配准中角点检测算法的研究与比较
点位置值为０在多分辨率分析中，ｅｕｅ正极大；Ｂａｄｔ点将沿角点的角平分线移动。
１９９７年Ｓｉｍｔｈ和Ｂａｙ４提出了一种ＳＳＮｒｄ＿ＵＡ（ＳａｌｎｖｕｅｍｅｔｓｉｉｔｇＮｃｕ）即ｍｌＵｉｅＳｇｎｓｌｉｕｌｓ角ＭＡｍａｎｅ
Ｇｒｄｎｉｕｏ角点检测算法。该方法在改进过程中ａ
利用了角点两个重要性质：Ｌｐｃ图像上角在ａｌｉａａｎ
基金项目：湖北省教育厅科学技术研究基金资助项目（００４２１０）ＭＤ
作者简介：李玲玲（９３）女，１一，河南开封人，７博士，研究方向为计算机视觉、图像处理和模式识舢。
点响应函数ＣＦ的局部极大值点即为角点。Ｒ
１９９３年。ｅｃｅ和Ｇｒｄｎ提出了ＤｒｈＤｒｈｉｉｕｏａｅｃｅｉ
—
线发生中断（在实际中经常会遇到这种情况）则，
对角点的提取结果将造成很大影响。
直接基于图像灰度的角点检测算法所检测的
收稿日期：０６— ２—１２０００
内灰度和边缘方向变化剧烈的点，和周围的邻点有
着明显差异。
其中，ｘ、和，Ｉｘ为图像Ｉ的二阶导数，角点
定义为角点响应函数大于某一设定阈值的局部极大值点。ＫｔｅＲｓｎｌｉｈｎ— ｏｅｆｄ角点检测算法是Ｋｔｅｃｅｉｈｎｃ和Ｒｓｆｄ２１８ｏｅｅ－于９２年提出来应的围绕这个像素点的圆形窗１区域（２１中心像

基于直线检测的棋盘格角点自动提取

基于直线检测的棋盘格角点自动提取李海;张宪民;陈忠【摘要】针对现有棋盘格角点自动提取算法鲁棒性不足的缺点,提出了使用直线检测算法(LSD)来进行角点的自动提取.首先,使用LSD算法对标定图像进行处理,得出包含棋盘格子边缘的所有直线,并分别对所得直线的长度和角度进行伪排序以去除伪格子边缘.然后,对剩余直线的边缘端点进行近邻合并,得到角点的初始坐标并进行亚像素优化.最后,使用能量法对角点进行棋盘格结构复原与排序.实验结果显示:该方法可以正确提取含有阴影和噪声的玻璃材质标定板图像中的角点.与改进的Harris 方法的角点坐标提取精度对比试验得到其最大偏差小于0.2 pixel,平均偏差小于0.15 pixel,表明该方法具有较高的鲁棒性且定位精度与改进的Harris方法相当,可用于工程实际中环境光源变化较大的场合.【期刊名称】《光学精密工程》【年(卷),期】2015(023)012【总页数】10页(P3480-3489)【关键词】直线检测;棋盘格;角点检测;鲁棒性;自动提取【作者】李海;张宪民;陈忠【作者单位】华南理工大学广东省精密装备与制造技术实验室,广东广州510640;华南理工大学广东省精密装备与制造技术实验室,广东广州510640;华南理工大学广东省精密装备与制造技术实验室,广东广州510640【正文语种】中文【中图分类】TP391.41 引言相机标定是计算机视觉工作的基础和关键，已有大量学者对其展开了深入研究，现今最流行的方法为张正友提出的使用平面棋盘格进行标定的方法［1］。

平面标定物具有制作方便，操作简单等特点，在精度要求不高的场合可以通过打印的方式获取；而在精密测量领域，如光纤对接、DIC光测力学、显微测量等领域往往使用陶瓷材质或者玻璃材质的标定物来提高测量精度。

其中陶瓷标定板具有精度高、不透光的优点，但是其价格较贵。

玻璃标定板的优点是价格低、精度高，但是在成像过程中易受外部光源的影响，如采用上置光源拍摄时会发生反光成像、光照过强或曝光过渡，从而使角点分离，还有光源与标定板不垂直时产生阴影等现象，这些现象都会造成现有常用角点自动检测方法失效。

角点检测技术研究及进展

・４０・（总２１２）角点检测技术研究及进展文覃编号ｌｌ００３—５８５０（２０１０）０３—００４０－０５角点检测技术研究及进展ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＰｒｏｇｒｅｓｓｉｎＣｏｒｎｅｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎ朱玉艳尚振宏康燕妮来沛剑尚晋霞（昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明６５００５１）【摘要】角点是图像的重要局部特征，在图像配准、图像理解及模式识别等领域中，角点检测具有十分重要的意义。

对角点检测的各种方法进行了分析、比较，给出了性能评价标准。

最后，分析了该领域现存的问题、最新研究动态及发展方向。

【关键词】角点检测，特征提取，性能评价中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：ＡＡＢＳＴＲＡＣＴＣｏｒｎｅｒｉｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｏｆｉｍａｇｅｓ．Ｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔａｓｋｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．ｉｍａｇｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄ．ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗａｓｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ．ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ．１ａｔｅｓｔｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｓｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．ＫＥＹＷＯＲＤＳｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ特征提取在计算机视觉、图像处理和机器视觉中一直是一个重要方向，而角点作为图像的一个重要特征，长期以来备受研究者关注，也取得了很多研究成果。

一般认为角点是二维图像亮度变化最剧烈或图像边缘曲线上曲率值最大的像素点，能很好地被区分出来。

基于角点检测的图像处理方法毕业论文

基于角点检测的图像处理方法研究摘要：本文主要研究了图像的角点检测方法，在计算机视觉中，机器视觉和图像处理后总，特征提取都是一个重要的方向。

而角点又是图像的一个重要局部特征，它决定了图像中目标的形状，因此在图像匹配，目标描述与识别及运动估计，目标跟踪等领域，角点提取都具有重要的意义。

角点的信息含量很高，可以对图像处理提供足够的约束，减少运算量，极大地提高运算速度。

角点检测问题是图像处理领域的一个基础问题,是低层次图像处理的一个重要方法。

角点检测的目的是为了匹配，而匹配的效率取决于角点的数量。

Harris角点检测原理是对于一副图像，角点于自相关函数的曲率特性有关，自相关函数描述了局部局部图像灰度的变化程度。

在角点处，图像窗口的偏移将造成自相关函数（图像灰度的平均变化）的显著变化。

harris算子是一种简单的点特征提取算子，这种算子受信号处理中自相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵M。

M阵的特征值是自相关函数的一个阶曲率，如果两个曲率值都高，那么久认为该点是特征点。

关键词：角点，角点检测，Harris角点ABSTRACTThis paper studies the image of the corner detection methods in computer vision, machine vision and image processing general, feature extraction is an important direction. The corner is an important local feature image, which determines the shape of the target image, so the image matching, object description and recognition and motion estimation, target tracking and other fields, corner detection are of great significance. Corner of the information content is high, image processing can provide sufficient constraints to reduce the amount of computation greatly improve the processing speed. Corner detection is a basic image processing problems, low-level image processing is an important way. Corner detection is designed to match the efficiency of the matching depends on the number of corners。

图像角点检测方法的研究

第七章,对本文的方法进行了总结,并对未来的工作进行了展望。
7.会议论文肖阳辉.张帆一种改进的红外图像角点检测算法2006
在SUSAN算法的基础上,本文提出了一种改进的角点检测算法,该算法在检测角点位置的同时,可以完成角的大小和方向的检测.实验结果表明,该算法角点检测准确,实时性好,角点特征稳定,对灰度变化不敏感,适用于部分遮挡目标的识别。
8.学位论文王玉珠图像角点检测算法研究2007
角点检测问题是图像处理领域的一个基础问题,是低层次图像处理的一个重要方法。角点是图像的重要特征,在目标识别,视觉匹配和运动估计等
领域都有重要的应用。本文基于B样条尺度空间提出了曲率乘积角点检测算法,并利用角点评价准则对该算法进行了评估。
本文根据尺度空间的曲线表示和演化理论,引入了B样条曲率尺度空间框架理论并且展示了B样条表示曲线的优良特性。为了获得更好的角点检测效果,接着提出了多尺度曲率积的思想,同时用实验验证了多尺度曲率积的有效性。因此,把该思想引入到了本文的角点检测算法中。在B样条曲率尺度空间框架下,本文提出了多尺度曲率积角点检测算法。根据在不同尺度下的轮廓曲率乘积,建立了尺度积函数。当曲率积大于某一阈值时,在不同尺度的曲率积的局部极大值点作为角点。
同时,为了验证该算法的有效性,引入了CNN和ACU评价准则角点评价准则。根据该准则,把本文算法和本文中提到的其它角点检测算法通过实验进行了比较,从实验结果可以看出,本文提出的算法具有最高的角点数量一致性和正确性。而且本文角点检测算法获得了更好的角点检测结果算法,具有更好的检测性能。实验也验证多尺度曲率积算法具有更强的鲁棒性。
Harris角点检测原理的亚像素角点检测方法,利用角点邻域内图像灰度梯度
变化与角点到邻域内任一点的矢量点乘为零的性质,采用迭代算法,获得了

角点检测

Moravec Operator存在的问题：

无法很好的区分角点和孤立点；图像的边缘无法直接应用该算法。
Harris角点检测算子
Harris算子是一种简单的点特征提取算子，这种算子受信号处理中自相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵M。M阵的特征值是自相关函数的一阶曲率，如果两个曲率值都高，那么就认为该点是特征点。为了消除噪声对于角点检测的影响，可以使用一个高斯滤波器来平滑图像。
wu ,v [ xX yY O( x 2 , y 2 )]2
u ,v
Ax 2 By 2 2Cxy
其中， , B, C是二阶方向微分的近似，可分别表示为 A
2 A X 2 h( x, y ) I x h( x, y )
2 B Y 2 h ( x, y ) I y h ( x , y )
2．具有较高的稳定性和鲁棒性，能够在图像旋转、灰度变化以及噪声干扰等情况下准确的检测特征点，具有较高的点重复度和较低的误检率.
数字图像处理
——角点检测
报告人：崔树懋
了解
角点是目标轮廓上曲率的局部极大点，对掌握目标的轮廓特征具有决定作用，一旦找到了目标的轮廓特征也就大致掌握了目标的形状。
角点没有明确的数学定义，但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率的极大值点，这些点在保留图像图形重要特征的同时，可以有效地减少信息的数据量，提高信息含量，加快计算速度，有利于图像的可靠匹配，使得实时处理成为可能。
Nobel认为c的取值有些任意且并不太令人满意，她对此进行了改进，在CRF中去掉了因子c。Nobel将CRF定义为：
Det ( M ) AB C 2 R Tr ( M ) A B

基于自适应直线拟合的角点检测

基于自适应直线拟合的角点检测
乔宇;黄席樾;柴毅;周欣
【期刊名称】《重庆大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2003(26)2
【摘要】角点检测是计算机视觉的一个基本问题。

进行角点检测的关键是估算曲率。

笔者给出了一种新的基于参考点的前后曲线方向估计的曲率计算方法。

我们以离散点远离直线垂直距离误差最小为目标进行直线拟合 ,同时根据误差大小来自适应的选择拟合窗口的大小。

很好的解决了角点曲率计算时拟合窗口大小和计算精度间的矛盾。

实验证明 ,该方法抗干扰性好 ,且运算量不大。

【总页数】3页(P29-31)
【关键词】角点检测;曲率;自适应直线拟合;计算机视觉;图像处理
【作者】乔宇;黄席樾;柴毅;周欣
【作者单位】重庆大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于直线拟合的自适应角点检测算法 [J], 孙向阳;姚砺;万燕
2.基于图像对比度区域的自适应Harris角点检测算法 [J], 唐雄;潘骏;王岳;孙亮;
3.基于自适应分割与直线拟合的芯片连接器针脚缺陷检测算法 [J], 杜媛
4.基于模板边缘的自适应Harris角点检测算法 [J], 李冰;吕进来;郝晓丽
5.基于kd曲率的自适应支撑邻域角点检测 [J], 兰国清;胡旭晓;王永力;吴跃成因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

角点检测的几种基本方法

角点检测的几种基本方法角点检测(Corner Detection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中。

也称为特征点检测。

角点通常被定义为两条边的交点，更严格的说，角点的局部邻域应该具有两个不同区域的不同方向的边界。

而实际应用中，大多数所谓的角点检测方法检测的是拥有特定特征的图像点，而不仅仅是“角点”。

这些特征点在图像中有具体的坐标，并具有某些数学特征，如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等。

现有的角点检测算法并不是都十分的鲁棒。

很多方法都要求有大量的训练集和冗余数据来防止或减少错误特征的出现。

角点检测方法的一个很重要的评价标准是其对多幅图像中相同或相似特征的检测能力，并且能够应对光照变化、图像旋转等图像变化。

Moravec角点检测算法Moravec角点检测算法是最早的角点检测算法之一。

该算法将角点定义为具有低“自相关性”的点。

算法会检测图像的每一个像素，将像素周边的一个邻域作为一个patch，并检测这个patch和周围其他patch的相关性。

这种相关性通过两个patch间的平方差之和(SSD)来衡量，SSD值越小则相似性越高。

如果像素位于平滑图像区域内，周围的patch都会非常相似。

如果像素在边缘上，则周围的patch在与边缘正交的方向上会有很大差异，在与边缘平行的方向上则较为相似。

而如果像素是各个方向上都有变化的特征点，则周围所有的patch都不会很相似。

Moravec会计算每个像素patch和周围patch的SSD最小值作为强度值，取局部强度最大的点作为特征点。

Harris角点检测算法Moravec角点检测算法有几个很明显的缺陷：1，强度值的计算并不是各向同性的，只有离散的8个45度角方向被考虑。

因为patch的评议比较最多只有8个方向；2，由于窗口是方形并且二元的，因此相应函数会有噪声；3，对边缘的相应太简单，因为强度值尽取SSD的最小值；FAST角点检测算法Smith 和 Brady在1997年提出了一种完全不同的角点提取方法，即“SUSAN (Smallest UnivalueSegment AssimilatingNucleus)”提取算子。

一种基于线特征的快速角点检测算法

一种基于线特征的快速角点检测算法
何鹏;王娜;王连鹏
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2010(027)010
【摘要】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.
【总页数】3页(P3995-3997)
【作者】何鹏;王娜;王连鹏
【作者单位】齐齐哈尔大学,通信与电子工程学院,黑龙江,齐齐哈尔,161006;齐齐哈尔大学,通信与电子工程学院,黑龙江,齐齐哈尔,161006;齐齐哈尔大学,通信与电子工程学院,黑龙江,齐齐哈尔,161006
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种改进的图像快速高精度角点检测算法 [J], 何丰;胡俊;马浩;郝宽
2.一种具有亚像素精度的仿Hessian-Laplace快速角点检测算法 [J], 陈科尹;邹湘
军;熊俊涛;彭红星
3.一种改进的快速SUSAN棋盘格角点检测算法 [J], 夏海英;刘伟涛;朱勇建
4.一种无人机影像分块的亚像素角点快速检测算法 [J], 何海清
5.一种改进的快速SUSAN角点检测算法 [J], 林鹏岳;李玲玲;李翠华
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X 基于自适应直线拟合的角点检测

拟合法等 ,或者不能检测出所有的角点 ,或者角点的位置不能被准确的定位 ,与它们相比本方法对于图线走向较为清晰 ,转折明显的图线有很强的优势。对于图线变化复杂的图 2 (d) ,利用本算法也可以大致确定主要角点的位置。但是 ,本方法对于由较为平滑的曲线检测效果并不明显 ,如图 2 (b) 中 ,虽然两个明显转折点别很好的检测出来 ,但是在曲线的平滑部分 ,角点的位置是模糊和不容易确定的 ,事实上对于这类曲线就连人也无法精确的定位角点位置 ,如果不能估计出曲线的大致方程仅仅利用直线拟合估计方向显然无法很好的计算出其位置。
其中 L 为曲线 C 的总长度 , k 为所求角点的个数 ;选择
合适的拟合误差阈值 Eth 。
②取拟合窗口的初始大小 w = wm ,按 (1) 式计算拟合误差 E ,如果 E < Eth 到 ③,否则认为这是一个局
部噪声 ,无需计算拟合直线 ,返回。
③取拟合窗口的大小 w = w + 1 计算拟合误差
i
( xi sinθ -
yi cosθ - ρ)
=0
∑ 5 E
5θ
=
2
i
( xi sinθ -
yi cosθ - ρ) ( xi cosθ + yi sinθ)
=0
由此得 ρ = x sinθ - ycosθ,
∑ 5 E
5θ
=
(
i
( x2i -
y2i ) -
n ( x2 -
y2 ) ) sin2θ +
由于角点检测的重要意义 ,其研究很早就引起了大量学者的注意。早在 1974 年 , Rosenfeld 和 Johnston[1 - 2] 就提出通过计算角点强度 k - ( Corner strength) 来提取角点 ,不过这种方法虽然简单 ,但容易受噪声干扰 ,效果不好。此后 ,Asada[3] 在求取曲率时采用了高斯平滑同时还考虑了其他一些特性。角点检测的另一大类方法是 ,先将用某类函数对原始曲线分段拟合 ,然后根据拟合后的曲线分段方程 ,计算曲线出曲率的极值获取角点的位置。如 Langricle[4] 使用了三次多项式 , Gerard Medioni[5] 提出了 B - 样条来拟合曲线。由于需要先计算曲线的拟合方程 ,运算量通常较大 ;而且对拟合的精度有较高的要求。此外 ,费旭东等[6] 提出了一种基于查表技术和知识的角点提取方法这种方法运算量较小 ,但是对知识的有较高的依赖性 , 缺乏通用性。陈燕新等[7] 通过考察以轮廓点为中心的圆盘内目标及背景所占面积大小来提取角点的 ,不过这种方法对于局部曲率的变化不敏感 ,无法精确定位。

一种快速检测图像角点特征的线搜索式方法

一种快速检测图像角点特征的线搜索式方法张磊;张志胜;史金飞;付清山【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2010(0)4【摘要】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.【总页数】13页(P509-521)【作者】张磊;张志胜;史金飞;付清山【作者单位】东南大学机械工程学院,南京,211189;南通大学机械工程学院,南通,226007;东南大学机械工程学院,南京,211189;东南大学机械工程学院,南京,211189;东南大学机械工程学院,南京,211189【正文语种】中文【相关文献】1.一种基于角点特征的医学图像配准方法 [J], 吕晓琪;黄显武;张宝华2.一种基于Harris角点特征精确匹配的图像拼接方法 [J], 涂春萍;柴亚辉;李广丽;刘觉夫3.线搜索式角点检测方法的参数自适应设计 [J], 张磊;花国然;张志胜;付清山4.一种改进的线搜索式角点检测方法 [J], 张晨;吕柏权;袁亮;赵梦旸5.微小尺寸精度图像角点特征在线搜索仿真研究 [J], 桑园因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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关键词：点检测；线逼近；码；界跟踪拐直链边中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：６１７２（０１１０９．３１７．９．１）．０４０４２
ＡｂｔａｔＩｆｘｏｒｓｒｃ：ｎｅｉｎｉａｅｉｏｔｎｆｒｔｎｃｒｉｒｏｕｅｉｏ．ｎｗｌｏｉｍｓｒｓｎｅｅｅｔｅｅｔｏ￣ｌｓｍｐｒｔｎｏｍａｉａｒｓｉｃｍｐｔｒｓｎＡｅａｇｒｈｗａｅｅｔｄｈｒｏｄｔｃｍｅａｉｏｅｎｖｉｔｐｃｏｏｔｕｉｉｌｍａｅｗｈｃｄｅｒｓｍｂｅｌｅ．ｈｓａｇｒｈｗａｏｏｎｏｄｔｃｅｃｍｅｙｃｌｕａｉｇｅｅｙｐｉｔ ’ ｎｃｎｏｒｎｄｇｔｇｉｈｅｇｅｅｌｉｓＴｉｌｏｉｍｓｎｔｉｇｔｅｅｔｔｏｒｂａｃｌｔｖｒｏｎｓｉａｉｎｔｇｈｎ
ａｄｃｎｅｔｇｐｉｔＴｅ，ｓｅｓａｇｔｉｅｅｌｃｌｕｖａｔｙｐｒ，ｔｅｓａｇｔｉｅ ’ｅｄｐｉｔｒｃｍｅｎｏｎｃｉｏｎ．ｈｎｕｅｔｔｉｈｎｓｔｒｐａｅｔｅｃｒｅｐｒａｔｈｔｉｈｎｓｎｏｎｆｍｏ￣．ｎｈｒｌｏｉｂｒｌｓｏ
对边界曲线进行高斯滤波的基础上，自适应选择支撑区域来判断角点；文献【】５利用不同尺度的结构元对目标进行检测，再通过融合来寻找角点；文献［１通过ｋ邻域链码的差分形６ｔ
数字图像处理中角点包含了图像的重要信息，既保留它了图像中物体的重要特征信息，又有效地减少了数据量。在
Ｋｅｗｏｄ：ｍｅｔｃｉｎＬｉｅＡｐｒｘｍａｉｇｈｉｄｄｅＴａｋｎｙｒｓＣｏｒＤｅｅｔ；ｎｐｏｉｔ；ＣａｎＣｏｅＥｇｒｃｉｇｏｎ
０引言
作为角点；文献【】出基于双重弯曲度的检测方法，２提通过对定义的两种弯曲度的乘积扩大拐点处的差别；献【】文３通过拐点处ｋ点对问的欧式距离平方和最小来定位拐点；文献［】４在
非通过在连续空间内选择支撑区域计算每个点的特征值来选择角点，而是在针对特定图形特征，首先通过Ｆｅｍａｒｅｎ链码提取图像边缘；然后通过图像支撑点和连接点的概念过滤掉一些明显不为拐点的像素；最后用直线逐段来代替图像边缘曲线，而替
代直线的端点则构成了图像的拐点。
ｓｅｉｃｌａｕｓｗｈｃｓｄｆｅｏｔｕｕｏｉ．ｔａｍｏｔｉｉｇｓｐｃａｈｒｃｅ，ｓｆｄｔｅｐｉｔｎａｃｒｅｐｃｆａｌｖｌｅ，ｉｈｗａｅｉｄｉｃｎｉｏｓｄｍａｎＢｕｉｔｓｍａｅ ’ｓｅｉｌａａｔｒｆｔｎｏｎｓｏｕｖｉｙｎｎｎｈｃｉｉｈｂｓｇｆｅｎｃａｎｃｄ．ｅｏｄｆｔｒｅｐｉｔｏｕｅｔａｂｉｕｌａｏｅｃｍｅｓｂｅｄｆｉｏｆｕｐｒｉｅｏｎｙｕｉｅｍａｈｉ — ｏｅＳｃｎ．ｌｏｎｓｎａｃｒｔｖｏｓｃｎｎｔｏｒｙｔｅｎｔｎｏｐｏｔｉｔｎｒｉｅｔｈｖｈｏｙｂｈｉｉｓｖｐ
图像匹配、征识别、特数据压缩等领域，角点检测都具有十分重要的意义。因此角点检测也成为机器视觉中一个研究重
点。许多学者对这一问题开展了广泛研究，出了一系列的提算法。根据处理方式的不同，角点检测算法大致可以分为两类： ①利用掩模算子来处理图像中每一像素及其邻域，然后根据处理结果选择出拐点㈣；处理图像中的边界像素， ② 通过寻找边界上曲率的极值点来定位拐点［］１。－９
ＣｅｇＱｎｇｏＷａｇｅｈａｇＧｉｎ ‘ ｈｎｉｇｕｎｎｕｎｕＳａＲｙ
（广东工业大学自动化学院，广东广州５０９）１００
（ａｕｔｆｕｏｔｎＧａｇｏｇｉｅｓｙｏｅｈｏｏｙＧａｇｏｇＧａｇｈｕ１００ＦｃｌｏＡｔｍａｉ，ｕｎｄｎｖｒｔｆＴｃｎｌｇ，ｕｎｄｎｕｎｚｏ０９）ｙｏＵｎｉ５摘要：拐点是数字图像中的一个重要信息载体，本文针对具有类直线边界的图像提出一种新的拐点检测算法。该算法并
～
ＳｒｅｏＩａｅＣｒｅｅｅｔ１Ｔｃ１ｕａｅ１ＬｎｐｒｘｍｔｎｕｖｙｆｍｇｏｎｒＤｔｃｉ１ｅｈｉｅＢｓｄ０ｉｅＡｐｏｉａｉ９０ｑ１
程庆国汪仁煌顾 ห้องสมุดไป่ตู้ 妍