角点检测在车辆特征提取中的应用
关键点检测详解
关键点检测详解关键点检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从图像或视频中找出最具有代表性和信息量的关键点。
这些关键点可以是物体的边缘、角点、纹理特征等，能够在图像中起到重要的定位和描述作用。
关键点检测是基于图像处理和特征提取的技术。
通过对图像进行预处理，如去噪、平滑和增强等，可以提高关键点检测的准确性和稳定性。
然后，利用各种特征提取算法，如Harris角点检测、SIFT、SURF等，可以从图像中提取出具有代表性的特征点。
这些特征点具有不变性和唯一性，可以用于图像对齐、目标跟踪、图像匹配等应用。
关键点检测的应用非常广泛。
在计算机视觉领域，它可以用于目标检测、图像配准、图像拼接等任务。
在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域，关键点检测也扮演着重要的角色。
例如，在自动驾驶中，通过检测道路的关键点，可以实现车辆的定位和路径规划。
在虚拟现实中，通过检测用户的手势关键点，可以实现自然交互和身临其境的体验。
关键点检测的算法有很多种，每种算法都有其优缺点。
选择合适的算法取决于具体的应用场景和需求。
一般来说，对于静态图像，SIFT和SURF算法是比较常用的选择；对于实时视频，FAST和ORB算法比较适合。
此外，深度学习也在关键点检测中取得了很大的突破，如基于卷积神经网络的关键点检测算法。
关键点检测的精度和效率是衡量算法优劣的重要指标。
精度指的是算法检测到的关键点与真实关键点之间的距离或误差；效率指的是算法在给定时间内能够处理的图像数量。
为了提高关键点检测的精度和效率，研究人员提出了许多改进算法和优化方法，如金字塔尺度空间、快速特征匹配、并行计算等。
总结起来，关键点检测是计算机视觉领域的重要任务，具有广泛的应用前景。
通过合适的图像处理和特征提取算法，可以从图像中提取出最具有代表性和信息量的关键点。
关键点检测的精度和效率是衡量算法优劣的重要指标，研究人员不断提出改进算法和优化方法。
相信随着技术的不断进步，关键点检测将在更多的领域得到应用，并为人们带来更多的便利和乐趣。
特征提取与特征匹配的关系(六)
特征提取与特征匹配的关系特征提取与特征匹配是计算机视觉领域中的两个重要概念，它们在图像处理、目标识别等方面有着广泛的应用。
特征提取是指从图像或者其他类型的数据中提取出具有代表性和区分性的特征，而特征匹配则是指将提取出的特征与已知的特征进行比较，从而实现目标识别、图像配准等功能。
本文将从特征提取与特征匹配的概念、方法和应用等方面进行论述。
特征提取是计算机视觉和模式识别中的关键步骤，它的目的是从原始数据中提取出最具代表性、最能表达数据特征的信息。
在图像处理中，特征通常指的是图像中的边缘、角点、纹理等信息，这些信息能够在不同尺度和旋转下保持稳定，因此被广泛应用于图像识别和匹配。
特征提取的方法有很多种，包括Harris角点检测、SIFT特征、SURF特征等。
这些方法都有各自的特点和适用范围，选择合适的特征提取方法对于后续的特征匹配具有至关重要的作用。
特征匹配是指将提取出的特征与已知的特征进行比较，从而实现目标识别、图像配准等功能。
在实际应用中，特征匹配通常是通过计算特征之间的相似性来实现的。
最常见的特征匹配方法是利用特征描述子的相似度来进行匹配，如SIFT描述子的匹配、SURF描述子的匹配等。
此外，还有一些基于几何关系的特征匹配方法，如基于投影变换的匹配、基于相对运动的匹配等。
这些方法都能够在一定程度上实现特征的匹配和识别，但是由于图像数据的复杂性和噪声的存在，特征匹配仍然是一个具有挑战性的问题。
特征提取与特征匹配之间存在着密切的关系。
特征提取是特征匹配的基础，只有提取出具有代表性和区分性的特征，才能够实现准确的匹配和识别。
因此，在进行特征匹配之前，必须首先进行特征提取，选择合适的特征提取方法对于后续的特征匹配具有至关重要的作用。
此外，特征提取与特征匹配的性能也是相辅相成的，只有在特征提取和特征匹配的过程中都能够取得良好的效果，才能够实现准确的目标识别和图像配准。
特征提取与特征匹配在很多领域都有着广泛的应用。
机器视觉处理算法中特征点匹配常用方法
一、介绍在机器视觉处理算法中，特征点匹配是一个重要的环节，它是指在两幅图像中找到相对应的特征点的过程。
特征点匹配的准确度会直接影响到后续的物体识别、目标跟踪、三维重建等任务的效果。
特征点匹配的算法选择和设计是至关重要的。
本文将针对机器视觉处理算法中特征点匹配常用方法进行全面评估，并提供个人观点和理解。
二、常用的特征点匹配方法1. Harris角点检测Harris角点检测是一种常用的特征点提取方法，通过计算图像的灰度变化来检测角点。
通过非极大值抑制和角点响应函数来筛选出最具代表性的角点。
2. SIFT特征匹配SIFT是一种基于局部特征的描述符，它通过在不同尺度空间和不同方向上寻找局部极值来检测图像的关键点，然后使用特征描述符进行匹配。
3. SURF特征匹配SURF是对SIFT算法的改进，它使用了快速Hessian矩阵检测关键点，并使用加速的Haar小波特征描述符进行匹配。
4. ORB特征匹配ORB是一种同时具备SIFT和SURF的优点的算法，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，具有更快的速度和更好的性能。
5. 其他方法除了上述常用的特征点匹配方法，还有基于深度学习的方法、基于颜色直方图的方法、基于形状上下文的方法等，这些方法根据具体任务和应用场景选择的灵活性更强。
三、个人观点和理解在特征点匹配的方法中，不同的算法适用于不同的场景和要求。
对于实时性要求较高的场景，可以选择ORB特征匹配算法；对于精度要求较高的场景，可以选择SIFT或SURF特征匹配算法。
结合深度学习的方法可以在特定数据集上取得更好的效果。
在实际应用中，需要根据具体情况进行选择和组合使用。
四、总结回顾特征点匹配在机器视觉处理算法中起着至关重要的作用，不同的方法都有各自的优势和局限性。
通过本文的介绍，可以看出特征点匹配算法的发展已经非常成熟，并且在不断地向着更加快速、精确以及适用于更多场景的方向发展。
对于我个人而言，特征点匹配算法的研究不仅是对图像处理技术的挑战，更是对计算机视觉领域的探索。
计算机视觉技术中的特征提取方法简介
计算机视觉技术中的特征提取方法简介计算机视觉技术是指通过计算机模仿人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释视觉信息，并进行相关的决策和处理。
其中，特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它通过从图像或视频中提取有用、有区分度的特征，为后续的目标检测、图像识别、物体跟踪等任务提供基础。
在计算机视觉中，特征提取方法众多，可以分为传统的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法。
在传统的特征提取方法中，常见的有结构特征、颜色特征、纹理特征和形状特征等。
下面将对一些常用的特征提取方法进行简要介绍。
1. 结构特征结构特征主要关注图像中的物体边界、角点和区域等结构信息。
常见的结构特征包括边缘检测、角点检测和轮廓提取等。
边缘检测使用梯度信息来识别图像中的边界，常用的方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
角点检测主要用于寻找图像中的角点，常用的方法有Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测等。
轮廓提取则是通过分析图像中的亮度变化来提取物体的外形轮廓。
2. 颜色特征颜色特征是指利用图像中的颜色信息来进行特征提取。
颜色特征在计算机视觉中被广泛应用，尤其在图像检索和图像分割等任务中。
常见的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间等。
颜色直方图统计了图像中各个颜色的分布情况，常用的颜色空间有RGB、HSV和Lab等。
颜色矩则是用于描述颜色的一种统计特征，常见的颜色矩有色调矩和灰度矩等。
3. 纹理特征纹理特征用于描述图像中的纹理信息，可以帮助区分不同的纹理结构和纹理方向等。
常见的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和高斯过程等。
灰度共生矩阵通过统计图像中不同位置像素间的灰度级别和空间关系来描述图像的纹理特征。
局部二值模式则是通过比较像素与周围像素的灰度级别来提取纹理特征。
高斯过程是一种基于统计模型的纹理特征提取方法，通过建立图像中像素间的高斯相似性来进行纹理分析。
4. 形状特征形状特征是指描述对象外形几何属性的特征。
特征提取技术简介(十)
特征提取技术简介在计算机视觉、图像处理、语音识别等领域中，特征提取技术是一项非常重要的工作，它可以将原始数据转换为更具有信息量的特征，从而方便进行后续的分析和处理。
本文将介绍特征提取技术的基本原理、常见方法以及在实际应用中的一些案例。
一、特征提取技术的基本原理特征提取技术的基本原理是通过对原始数据进行一系列的变换和处理，将其中具有代表性和区分性的信息提取出来。
这些信息可以是图像的边缘、纹理、颜色等特征，也可以是语音的频谱、声音强度等特征。
通过提取这些特征，我们可以更好地理解和分析数据，从而实现各种应用的目的。
二、常见的特征提取方法在图像处理领域，常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
边缘检测是通过寻找图像中灰度值变化较大的地方来提取边缘信息，常见的方法包括Sobel、Canny等。
角点检测则是用来找出图像中的角点，常见的方法包括Harris角点检测、FAST角点检测等。
纹理特征提取则是用来描述图像中纹理的特征，常见的方法包括Gabor滤波器、LBP等。
在语音识别领域，常见的特征提取方法包括MFCC、LPCC等。
MFCC是一种基于梅尔频率倒谱系数的特征提取方法，它可以有效地描述语音信号的频谱特征。
LPCC是一种基于线性预测分析的特征提取方法，它可以有效地描述语音信号的谱包络特征。
除了以上介绍的方法外，还有很多其他的特征提取方法，每种方法都有其适用的场景和局限性。
三、特征提取技术在实际应用中的案例特征提取技术在实际应用中有着广泛的应用。
在图像处理领域，特征提取技术可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
例如，在人脸识别领域，可以通过提取人脸的特征点来进行人脸识别，这些特征点可以是人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等部位。
在语音识别领域，特征提取技术可以用于语音识别、语音合成等任务。
例如，在语音识别领域，可以通过提取语音的频谱特征来进行语音识别，这些频谱特征可以描述语音的语音信息。
总之，特征提取技术在计算机视觉、图像处理、语音识别等领域有着非常重要的作用，它可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而实现各种应用的目的。
如何使用特征提取算法进行图像处理
如何使用特征提取算法进行图像处理图像处理是计算机视觉的核心领域之一，它有着广泛的应用，包括图像识别、医学影像处理、安全监控、无人驾驶等。
图像处理首要问题是以计算机可处理的方式表达和提取图像信息，而特征提取算法是图像处理中最重要的一步。
本文将介绍什么是特征提取算法及如何使用它进行图像处理。
一、什么是特征提取算法图像是由像素点组成的二维点阵，而特征则是这些像素点的有用信息。
特征提取算法便是将这些有用信息提取出来的一种算法。
其包括特征选择以及特征提取两个部分。
特征选择是指从原始特征集中挑选出最有用的特征，以提高分类器的准确率。
而特征提取则是指将原始的图像数据转换为容易分类的特征向量。
因此，特征提取算法是图像处理中的一项关键技术，其主要思路是将大量冗余信息进行压缩和简化，以便更好地表达并分析数据。
二、常用的特征提取算法1、边缘检测算法边缘检测算法是一种广泛使用的特征提取算法，其通过检测图像中像素值的变化来检测边缘。
常见的边缘检测算法包括 Sobel、Prewitt、Canny 等。
其中，Canny 是最常用的算法之一，它通过滤波、梯度计算和非极大值抑制等步骤来检测图像中的边缘。
2、角点检测算法角点检测算法是指用于寻找图像中角点位置的算法。
角点是图像中的一个显著特征，因为它是图像中的极值点。
目前，最常用的角点检测算法是 Harris 算法和 Shi-Tomasi 算法。
Harris 算法利用一个矩阵来评估图像区域的角点程度，而 Shi-Tomasi 算法则是对 Harris 算法的一种改进，它将矩阵替换成最小特征值，以更好地反应角点的位置和大小。
3、纹理特征提取算法纹理特征是指图像中重复出现的视觉模式。
纹理特征提取算法是指从图像中提取可用于描述这些模式的特征。
常用的纹理特征提取算法包括局部二值模式 (LBP) 和 Gabor 滤波器。
LBP 是一种描述图像局部纹理的方法，它通过比较像素值来生成特征向量。
而 Gabor 滤波器则是一种用于提取图像纹理特征的滤波算法，其基本思路是将一组高斯函数与正弦波相乘，形成一组 Gabor 滤波器，分别对图像进行卷积以提取纹理信息。
无人机航拍图像处理中的特征提取与目标检测算法研究
无人机航拍图像处理中的特征提取与目标检测算法研究一、引言随着无人机技术的迅猛发展，无人机航拍已经成为现代航拍领域的重要手段之一。
无人机航拍图像的处理涉及到诸多领域，其中最为重要的就是特征提取与目标检测算法。
本文将对无人机航拍图像处理中的特征提取与目标检测算法进行研究。
二、特征提取算法特征提取是无人机航拍图像处理中的关键环节，通过提取出图像中的特征信息，可以为后续的目标检测算法提供有效的输入。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测和纹理分析等。
1. 边缘检测边缘检测是图像处理中最基础的特征提取方法之一，其原理是通过检测图像中不连续的灰度变化来定位物体的边界。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
2. 角点检测角点检测是指在图像中寻找具有明显角度的像素点，这些像素点常常代表了物体的特殊结构。
常用的角点检测算法有Harris算法、Shi-Tomasi算法和FAST算法等。
3. 纹理分析纹理分析是指对图像中的纹理信息进行提取和描述的过程。
常用的纹理分析算法包括灰度共生矩阵法、Gabor滤波器法和局部二值模式法等。
三、目标检测算法特征提取完成后，接下来就是对提取出的特征进行目标检测。
目标检测算法可以分为传统方法和深度学习方法两类。
1. 传统方法传统的目标检测方法主要包括基于颜色、形状、纹理和背景建模等的算法。
其中，基于颜色的目标检测常用的算法有HSV模型、区域生长和基于颜色直方图的方法等；基于纹理的目标检测常用的算法有Gabor滤波器和灰度共生矩阵等；而基于形状的目标检测则常使用边缘和轮廓信息。
2. 深度学习方法深度学习方法近年来在目标检测领域取得了明显的进展，主要表现在基于卷积神经网络（CNN）的算法。
这些算法将图像的特征提取和目标检测过程融合在一起，通过对大规模数据集的训练来提高检测的准确性和鲁棒性。
常用的深度学习目标检测算法有Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
图像特征提取及描述算法分析
图像特征提取及描述算法分析图像特征提取及描述算法是计算机视觉领域的核心内容之一，其在图像处理、模式识别和计算机视觉任务中扮演着重要的角色。
本文将分析一些常用的图像特征提取及描述算法，包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）和高级表观算子（HOG），以及它们在实际应用中的优缺点。
边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
边缘是图像中灰度变化最明显的地方，通常包含了物体的轮廓和纹理信息。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。
Sobel算子和Prewitt算子是基于局部差分的算法，通过计算像素点邻域内灰度值的差异来检测边缘。
Canny边缘检测算法在Sobel算子的基础上添加了非最大抑制和双阈值处理，能够在减少噪声的同时保留重要的边缘信息。
边缘检测算法在许多图像处理和计算机视觉任务中都有广泛的应用，例如目标检测、图像分割和图像识别等。
角点检测是另一种常用的图像特征提取算法，它主要用于寻找图像中的角点或感兴趣点。
角点是图像中两条或多条边缘相交的地方，通常具有良好的鲁棒性和唯一性。
常用的角点检测算法有SIFT算法、Harris角点检测算法和FAST角点检测算法。
SIFT算法通过在不同尺度空间上进行高斯模糊和建立尺度空间极值点来寻找图像中的关键点。
Harris角点检测算法基于图像灰度的变化率来检测角点，通过计算图像的梯度和结构矩阵的特征值来判断像素点是否为角点。
FAST角点检测算法则是通过快速的像素比较来寻找图像中的角点。
角点检测算法在图像配准、目标跟踪和三维重建等领域有广泛的应用。
尺度不变特征变换（SIFT）是一种用于图像特征提取和描述的经典算法。
SIFT 算法通过在不同尺度空间上构建高斯金字塔和相对梯度直方图来提取图像的局部不变特征。
SIFT特征具有旋转不变性和尺度不变性，能够在不同角度和尺度下描述同一物体的特征。
SIFT算法在目标识别、图像匹配和三维重建等领域有广泛的应用。
特征提取方法
特征提取方法特征提取是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域中的重要问题，它是指从原始数据中提取出具有代表性、区分性的特征，用以描述目标对象的属性和特性。
特征提取方法的选择直接影响到后续的数据分析和模式识别效果，因此在实际应用中具有重要意义。
一、传统特征提取方法。
1. 边缘检测。
边缘是图像中灰度变化明显的地方，边缘检测是图像处理中常用的特征提取方法之一。
经典的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt、Roberts等，它们通过计算图像灰度的一阶导数来检测图像中的边缘。
2. 角点检测。
角点是图像中具有显著角度变化的点，角点检测是另一种常用的特征提取方法。
Harris角点检测算法是其中的经典代表，它通过计算图像局部区域的灰度变化来检测角点。
3. 尺度不变特征变换（SIFT）。
SIFT是一种基于局部特征的描述符，它具有尺度不变性和旋转不变性等优点，被广泛应用于图像配准、目标识别等领域。
二、深度学习特征提取方法。
1. 卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，它通过卷积层和池化层来提取图像的特征，并在此基础上实现图像分类、目标检测等任务。
2. 循环神经网络（RNN）。
RNN是一种适用于序列数据的深度学习模型，它可以用于提取文本、语音等序列数据的特征，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
3. 自编码器（Autoencoder）。
自编码器是一种无监督学习的深度学习模型，它可以通过学习数据的压缩表示来实现特征提取，被广泛应用于图像去噪、特征重建等任务。
三、特征提取方法的选择。
在实际应用中，特征提取方法的选择需要根据具体的问题和数据特点来进行。
传统的特征提取方法在一些简单场景下仍然具有优势，而深度学习方法则在复杂场景和大规模数据下表现更为出色。
因此，我们需要根据实际情况灵活选择特征提取方法，以达到最佳的数据分析和模式识别效果。
总结。
特征提取是图像处理、模式识别等领域中的重要问题，传统的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、SIFT等，而深度学习方法则包括CNN、RNN、自编码器等。
计算机视觉中的特征提取技术方法
计算机视觉中的特征提取技术方法计算机视觉是现代科技中的一个重要分支，它让计算机能够模仿人类视觉系统，从而实现感知、识别、分析等一系列视觉相关的任务。
在计算机视觉中，特征提取是一项基础技术，它是将图像中重要的信息提取出来的过程，是图像处理和分析的关键步骤之一。
在本文中，将详细介绍计算机视觉中的特征提取技术方法，包括传统的方法和近年来广泛应用的深度学习方法。
一、传统特征提取方法1、边缘检测边缘是图像中最基本的特征之一，可以通过检测图像中相邻的像素之间的强度变化来识别。
传统的边缘检测方法包括Sobel、Canny和Laplacian等，其中Sobel方法使用Sobel算子来检测垂直和水平方向的边缘，Canny算法则是将非极大值抑制和双阈值处理结合起来，可以得到更为准确的边缘。
2、角点检测角点是指在图像中两条边缘交汇的点，其具有高度稳定性和可重复性，因此在很多应用场景下，角点检测比较有用。
常见的角点检测方法包括Harris、Shi-Tomasi和FAST等，其中Harris方法通过对图像像素灰度值的偏导数进行计算，来判断像素点是否为角点；FAST算法则是通过计算像素周围的灰度变化来选出特征点。
3、尺度空间分析一张图像的尺度空间包括了多个尺度下的图像，不同尺度下的图像有着不同的特征和表示方式。
尺度空间分析旨在在多个尺度下找到特征点，常见的方法有尺度空间极值检测、高斯金字塔和拉普拉斯金字塔等。
二、深度学习特征提取方法1、卷积神经网络（CNN）近年来深度学习在计算机视觉领域中的应用越来越广泛。
卷积神经网络是其中一种特别受欢迎的模型，它可以从原始图像中直接学习特征，极大地简化了图像处理过程。
通过在多层神经元之间共享参数，CNN可以自动学习出图像中的特定特征，这些特征可以用于分类、目标检测、图像搜索等任务。
2、循环神经网络（RNN）RNN是一种可以捕捉序列信息的深度学习模型，在计算机视觉领域中也得到了广泛应用。
在图像描述生成、视频理解等任务中，RNN模型可以将输入序列映射为输出序列，从而实现目标识别和描述的功能。
车位线角点检测技术原理
车位线角点检测技术原理
车位线角点检测技术是用来识别车位线条的角点，以提供车辆停放和导航的关键信息。
其原理主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备获取停车场的图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括灰度化、降噪、图像增强等操作，以提高后续角点检测的准确性。
3. 边缘检测：利用边缘检测算法（如Canny算法）对图像进行边缘提取，将图像中的车位线条和其他对象进行分离。
4. 直线检测：应用直线检测算法（如霍夫变换）对图像中的边缘进行检测，将车位线条中的直线提取出来。
5. 角点检测：对提取出的直线进行角点检测，常用的角点检测算法包括Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测等。
6. 角点筛选：根据车位线条的特征，对检测到的角点进行筛选和过滤，排除掉不符合车位线角点的干扰点。
7. 角点定位：通过分析筛选后的角点的位置信息，确定车位线条的角点的精确位置，从而提供准确的停车和导航信息。
总的说来，车位线角点检测技术通过对停车场图像的预处理、
边缘提取、直线检测和角点检测等步骤，最终提取出车位线条的角点，以提供准确的车位导航和停车辅助信息。
基于几何特征的特征提取方法
基于几何特征的特征提取方法基于几何特征的特征提取方法是从图像或物体的几何形状信息中提取有意义的特征，用于描述和区分不同的图像或物体。
这些特征可以在计算机视觉、模式识别、图像处理等领域中发挥关键作用。
以下是一些常见的基于几何特征的特征提取方法：1.轮廓特征：•轮廓是物体边缘的描述。
通过分析轮廓的形状、曲率等特征，可以提取出一系列的几何特征。
例如，可以计算轮廓的长度、宽度、面积等。
2.形状因子：•形状因子用于度量物体的形状。
常见的形状因子包括圆形度、矩形度等，用于描述物体形状的圆形程度或接近矩形的程度。
3.角点检测：•角点通常是图像中显著的几何结构点，例如拐角或交叉点。
常见的角点检测算法包括Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测。
检测到的角点可以用作特征点，用于匹配和识别。
4.骨架化：•骨架是物体的主要结构，通过骨架化可以提取出物体的骨架特征。
骨架化算法通常用于细化图像或减少形状的复杂性。
5.凸壳：•凸壳是包围物体的最小凸多边形。
通过计算凸壳的特征，如凸壳的面积、周长等，可以提取出物体的形状信息。
6.边缘直方图：•边缘直方图描述了图像中各个方向上的边缘分布情况。
通过分析边缘直方图，可以得到物体的边缘特征。
7.拓扑特征：•拓扑学描述了空间结构的连接关系。
通过分析物体的拓扑结构，可以提取出拓扑特征，如孔的数量、连通性等。
这些方法通常结合使用，根据具体问题的要求选择合适的特征提取方法。
在实际应用中，选择合适的几何特征提取方法对于图像分析和物体识别等任务非常重要。
角点检测
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
Harris角点检测算子特点
1．计算简单，原因是采用差分求导的方法； 差分求导的计算公式如下
∂f = f ( x + 1, y ) − f ( x, y ) ∂x ∂x ∂f = f ( x, y + 1) − f ( x, y ) ∂y
E ( x, y )
在角点处，图像窗口的偏移将造成自相关函数 自相关函数 (图像灰度的平均变化)的显著变化。 对它在像 素点 (u , v ) 展开，局部图像灰度的自相关函数 E ( x, y) 可近似表示成一次泰勒多项式形式：
E ( x, y ) = ∑ | I x +u , y + v − I u ,v |2
Moravec Operator算法流程 算法流程
1、计算每个像素点（x，y）在各个方向上的 强度变化：
Vu ,v ( x, y) =
∀a ,b in the window
∑
( I ( x + u + a, y + v + b) − I ( x + a, y + b) )
2
where the shifts (u,v) considered are: (1,0),(1,1),(0,1),(-1,1),(-1,0),(-1,-1),(0,-1),(1,-1)
(a )
(b)
(c )
Harris角点检测原理是对于一幅图像，角点与自相关函数的 曲率特性有关。自相关函数描述了局部图像灰度的变化程 度，可表示为：
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法
计算机图像处理中的特征提取与图像分割算法计算机图像处理是人工智能领域的一个重要分支，涉及到对图像进行分析、处理和理解的技术和方法。
在图像处理中，特征提取和图像分割算法是两个关键的步骤。
本文将介绍计算机图像处理中的特征提取和图像分割算法，并讨论它们的应用和局限性。
一、特征提取特征提取是指从原始图像中选择并提取出能够描述图像内容的关键信息。
计算机视觉领域中常用的特征包括边缘、角点、纹理、颜色等。
下面将介绍几种常见的特征提取算法。
1. 边缘检测算法边缘是图像中灰度或颜色变化显著的区域，常用于图像分割和对象检测。
边缘检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出边缘信息。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
2. 角点检测算法角点是图像中具有显著角度变化的点，常用于图像匹配和物体追踪。
角点检测算法可以通过检测图像中灰度或颜色的变化来提取出角点信息。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测算法、FAST角点检测算法等。
3. 纹理分析算法纹理是图像中的重要特征，用于描述图像中的细节信息。
纹理分析算法可以通过提取图像中的统计特征、频域特征或结构特征等来描述图像的纹理信息。
常用的纹理分析算法包括灰度共生矩阵、小波变换等。
4. 颜色特征提取算法颜色是图像中的一种重要视觉特征，可以用于图像分割、物体识别等任务。
颜色特征提取算法可以通过提取图像中的色彩分布、颜色矩等来描述图像的颜色信息。
常用的颜色特征提取算法包括颜色直方图、颜色矩等。
二、图像分割图像分割是指将图像划分为若干个具有独立语意的区域的过程。
图像分割在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，如目标检测、图像增强和医学图像分析等。
1. 基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是一种简单而有效的图像分割方法。
该方法根据像素值的灰度或颜色与设定的阈值进行比较，将图像分割为前景和背景两部分。
常用的基于阈值的分割算法包括全局阈值法、自适应阈值法等。
测绘数据处理中的常见算法和技巧
测绘数据处理中的常见算法和技巧测绘是一门应用广泛的科学技术，旨在获取、记录和分析地理空间信息，为我们提供准确、可靠的地图和地理信息。
在测绘过程中，数据处理是至关重要的一环，它涉及到大量的算法和技巧，用于从传感器收集的原始数据中提取出有用的地理信息。
本文将介绍一些测绘数据处理中常见的算法和技巧。
一、点云处理算法点云是一种表达空间位置的方法，它由大量的离散点构成，常用于三维地图的建立和地形分析。
点云处理算法主要包括点云过滤、点云配准和点云重构等。
在点云过滤中，常用的算法包括基于距离的滤波算法和法向量滤波算法。
基于距离的滤波算法通过设置阈值，排除掉距离太远或太近的点，从而减少噪声。
而法向量滤波算法则通过计算点的法向量，排除掉法向量与周围点法向量夹角较大的点，从而减少点云的不连续性。
在点云配准中，常用的算法包括特征点匹配算法和迭代最近点（ICP）算法。
特征点匹配算法通过提取点云中的特征点，并计算特征描述子，然后利用最近邻搜索或其他匹配算法将配准点对应起来。
而ICP算法则通过迭代优化的方式，不断强调点云之间的最佳匹配，从而实现点云的配准。
在点云重构中，常用的算法包括曲面重构算法和体素化算法。
曲面重构算法通过分割点云并拟合曲面模型，从而实现对场景的几何建模。
而体素化算法则通过将点云划分为体素网格，计算每个体素的密度和表面法向量，从而实现对点云的重构。
二、图像处理技巧图像在测绘中有着广泛的应用，它可以用于识别地物、提取地物信息等。
图像处理技巧主要包括图像增强、特征提取和图像分类等。
在图像增强中，常用的技巧包括直方图均衡化和滤波器应用。
直方图均衡化通过调整图像的亮度值分布，增强图像的对比度和细节。
滤波器应用则通过卷积运算，处理图像中的噪声和模糊，使图像更加清晰。
在特征提取中，常用的技巧包括边缘检测和角点检测。
边缘检测通过检测图像中亮度变化的地方，提取出图像中的边界信息。
而角点检测则通过检测图像中突然变化的地方，提取出图像中的角点信息。
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。
角点检测在车辆特征提取中的应用
中兴 趣值 不 是最 大 者全 部 去掉 ， 留下 最 大者 ， 像 素 即为 一 仅 该 个 特征 点 。这 一步 骤可 称为 “ 制局 部非 最大 ” 抑 。
度 方差 提取 点 特征 的算 子 ．主 要是 在 四个 方 向上 选 择具 有 最 大、 最小 灰度 方差 的点作 为特 征点 。其具 体步 骤为 ： （） １ 计算 各像 元 的兴趣值 Ｉ （ｎｅｅｔ ａｕ ） Ｖ Ｉｔｒｓ ｖｌｅ 。在 以像 素 （ ， ｃ ｒ 为 中心 的Ｗ Ｗ的影 像 窗 口中 （ｎ ｘ 的窗 口）计 算 图 １ 示 四 ） ￣ ￣５ ５ ， 所 个方 向相邻 像素灰 度差 的平 方和 ， 中Ｊ ， ／ ） 其 ｝ Ⅳ （ ２。 ＝
偏差 ， 以也对 强边 界敏 感 。 所
针 对这 些 问题 ， ｆｒ ￥ Ｓｅｈ ｎ Ｈ ｒｉ １ ｔｐ ｅ 对Ｍｏａｅ 角点检 测算 法做 ｉ ｓＪ ｒｖｃ
出了较大 的改 动 ， 出 了Ｈａｒ 边缘 和角点检 测算法 。 提 ｒｓ ｉ
如 果 不 考 虑 噪 声 ， 实 际 影 像 是 理 想 灰 度 函 数 与 点 扩 散 函 则
２ ＝
ｉ ＝一ｋ
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∑（ Ｈ 川 ） ＆ “
∑ （ ＿… ） ｇ 川 ｃ
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∑（ ＆ ＝ 一ｋ 来自） （ １ ）
（） ２
取其 中最 小者作 为该 像 素 （ ，） Ｃ ｒ 的兴 趣值 。 ／ ｃ ｒｍｉ｛ ｌＶ ， ３Ｖ ｝ Ｖ ， － ＝ ｎＶ ， ２Ｖ ， ４
第７ 第４ 卷 期
２ ０ 年 ４月 ０８
软 件 导 刊
Ｓ ，ｗａｅ Ｇｕｄ ｏ ｒ ｉｅ
ＶＯ ． ４ １ Ｎｏ． ７ Ａ， ． ０ ｒ ２０ ８
基于角点检测估算车辆间即碰时间
基于角点检测估算车辆间即碰时间朱西产;高学敏;许宇能;李霖【摘要】车辆间即碰时间（TTC）是驾驶辅助系统控制策略的基础，也是分析驾驶员驾驶行为的主要依据。
为分析行车记录仪视频危险工况中驾驶员紧急制动时的TTC，提出了一种基于单目视觉估算算法。
该算法先检测及跟踪车辆，判断前方有无车辆及其具体方位；再检测并匹配车辆角点，计算不同帧之间车辆图像的尺寸变化率，进而估算TTC。
用最小二乘法、Kalman滤波方法处理数据；用多层金字塔图像来处理图像，实现了大运动的角点匹配。
结果表明：该算法丰富了视频危险工况参数的分析方法，拓展了单目视觉的应用场景，为低成本驾驶辅助系统，提供了新的解决方案。
%Time to Colision (TTC) between vehicles is used to control strategy of driver assistance systems, and to analyze drivers’ behavior. A calculation approach was presented to estimate the TTC of emergency braking in risk scenarios using a monocular camera. The vehicle in front of the host car is detected and tracked, folowed with calculating the observed vehicle scale change based on the corner detection and using the scale change to estimate the TTC. Least square method and Kalman ifltering were used in processing data, with the image pyramid being applied to realize the corner matching in large frame movements. The results show that the algorithm is a new tool for analyzing the risk scenarios, while expanding monocular camera application and providing a new solution for low-cost driver assistance systems.【期刊名称】《汽车安全与节能学报》【年(卷),期】2014(000)004【总页数】5页(P331-335)【关键词】汽车工程;主动安全;危险工况;车辆间即碰时间(TTC);驾驶辅助系统;角点检测【作者】朱西产;高学敏;许宇能;李霖【作者单位】同济大学汽车学院，上海 201804，中国;同济大学汽车学院，上海201804，中国;同济大学汽车学院，上海 201804，中国;同济大学汽车学院，上海201804，中国【正文语种】中文【中图分类】U463.3车辆间即碰时间（time to collision，TTC）指前后两车保持状态不变直到碰撞发生时所需要的时间，它是驾驶辅助系统控制策略的基础。
关键点检测详解
关键点检测详解自古以来，人们对于关键点的检测一直都非常感兴趣。
关键点是指在一幅图像或者一段视频中，能够唤起人们注意的重要部分。
关键点检测的目的是通过计算机视觉技术，自动识别和定位出图像或视频中的关键点，以便于后续的分析和处理。
关键点检测在许多领域都有广泛的应用。
在计算机图形学领域，关键点检测可以用于图像的配准和特征匹配。
在计算机视觉领域，关键点检测可以用于目标跟踪、人脸识别和姿态估计等任务。
在自动驾驶领域，关键点检测可以用于车辆和行人的检测与识别。
在医学影像处理领域，关键点检测可以用于病灶定位和病变分析等。
关键点检测的方法可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要是通过提取图像或视频的局部特征，如边缘、角点和纹理等，来定位关键点。
这类方法的优点是计算效率高，但是在复杂背景下容易受到噪声的干扰。
基于深度学习的方法是近年来兴起的一种新方法，它通过卷积神经网络来学习图像或视频的特征表示，从而实现关键点的检测。
这类方法的优点是可以自动学习更具有鉴别性的特征表示，但是需要大量的标注数据和计算资源。
关键点检测的评价指标主要有两个：准确率和召回率。
准确率是指检测出的关键点中正确的比例，召回率是指正确的关键点中检测出来的比例。
这两个指标通常是相互矛盾的，即提高准确率会降低召回率，反之亦然。
因此，在实际应用中需要根据具体的需求来平衡准确率和召回率。
总结起来，关键点检测是一项重要的计算机视觉任务，具有广泛的应用前景。
它可以通过计算机视觉技术，自动识别和定位图像或视频中的关键点，为后续的分析和处理提供基础。
不论是基于特征的方法还是基于深度学习的方法，关键点检测都需要考虑准确率和召回率的平衡。
通过不断地研究和创新，相信关键点检测技术将会得到进一步的提升和应用。
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脑知识与技术， ２００６（ ９） ． ［ ４］ 陈乐， 吕文阁， 丁少华．角点检测技术研究进展［ Ｊ］ ．自动化技术与
应用， ２００５（ ５） ． ［ ５］ 孟坛魁， 华成英．一种改进的灰度图像角点检测算法［ Ｊ］ ．计算机
ｉ＝－ ｋ
ｎ－ １
! % $２
ｖ３＝
ｇ － ｇ ｃ，ｒ＋１ ｃ，ｒ＋ｉ＋１
ｉ＝－ ｋ
ｎ－ １
! " $２
ｖ４＝
ｇ － ｇ ｃ＋ｉ，ｒ＋１ ｃ＋ｉ＋１，ｒ－ ｉ－ １
（ １）
ｉ＝－ ｋ
取其中最小者作为该像素（ ｃ， ｒ） 的兴趣值。
ＩＶｃ， ｒ＝ｍｉｎ｛Ｖ１， Ｖ２， Ｖ３， Ｖ４｝
（ ２）
（ ２） 给定一个经验阈值， 将兴趣值大于该值的点（ 即兴趣值
第７卷 第４期 ２００８年 ４ 月
软件导刊 Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｇｕｉｄｅ
Ｖｏｌ．７ Ｎｏ．４ Ａｐｒ． ２００８
角点检测在车辆特征提取中的应用
刘荆桥， 戴光明
（ 中国地质大学 计算机学院， 湖北 武汉 ４３００７４）
摘 要： Ｈａｒｒｉｓ算子是在计算机视觉和图像处理领域使用非常广泛的点特征提取算子， 利用其计算简单和稳定的特
个点都计算其兴趣值， 然后在邻域中选择最优点。实验表明， 在
纹理信息丰富的区域， Ｈａｒｒｉｓ算子可 以 提 取出 大 量 有 用 的 特征
点， 而在纹理信息少的区域， 提取的特征点则较少。
（ ３） 可以定量地提取特征点。由于Ｈａｒｒｉｓ算子最后一步是对
所有的局部极值点进行排序， 所以可以根据需要提取一定数量
３ 实验结果分析
根据上述原理， 在ＶＣ＋＋６．０平台上编程实现了Ｈａｒｒｉｓ角点和
的最优点。
（ ４） 稳定。即使存在图像旋转、灰度变化、噪音影响和视点
变换， 它也是最稳定的一种点特征提取算子， 因为它的计算公
式中只涉及到一阶导数， 而且不涉及阈值。
边界检测算法， 取５＊５高斯窗口宽度， 高斯方差设为１．２， 非极大 值领域抑制大小为５， 阈值设为２０００。图４为车辆原图， 图２为经 过灰度处理后进行的ｈａｒｒｉｓ角点检测。很明显地可以看出， 在车 灯、车牌、车窗和车体边界提取了角点特征， 这对于进一步对图 像理解非常有帮助， 例如对车牌的定位、车辆的跟踪、车型识别 等。
个 特 征 点 。 这 一 步 骤 可 称 为 “抑 制 局 部 非 最 大 ”。
图１ Ｍｏｒ ａｖｅｃ算子的四个方向
ｎ－ １
! " #２
ｖ１＝
ｇ － ｇ ｃ＋ｉ，ｒ ｃ＋ｉ＋１，ｒ Nhomakorabeaｉ＝－ ｋ
图２ Ｍｏｒ ａｖｅｃ算子实现流程
２ Ｈａｒ ｒ ｉｓ算法
Ｍｏｒａｖｅｃ角点检测算法虽然有计算速度较快的优点， 但也 存在一些问题， 其主要表现在以下三个方面：
图３
图４ 参考文献： ［ １］ Ｃｈｒｉｓ Ｈａｒｒｉｓ、ｍｉｋｅ ｓｔｅｐｈｅｎｓ Ａ Ｃｏｍｂｉｎｅｄ Ｃｏｒｎｅｒ ａｎｄ Ｅｄｇｅ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ．
Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ Ｆｏｕｒｔｈ Ａｌｖｅｙ Ｖｉｓｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ、Ｍａｎｃｈｅｓｔｅｒ， １９８８． ［ ２］ 闫 龙 ， 赵 正 旭 ， 周 以 齐 ．图 像 质 量 对 Ｈａｒｒｉｓ角 点 检 测 的 影 响 研 究
（ １） 计算各像元的兴趣值ＩＶ （ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｖａｌｕｅ） 。在以像素（ ｃ， ｒ） 为中心的ｗ×ｗ的影像窗口中（ 如５×５的窗口） ， 计算图１所示四 个方向相邻像素灰度差的平方和， 其中ｋ＝ＩＮＴ（ ｗ／２） 。
ｎ－ １
! " $２
ｖ２＝
ｇ － ｇ ｃ＋ｉ，ｒ＋１ ｃ＋ｉ＋１，ｒ＋ｉ＋１
计算窗口的中心点） 作为候选点。阈值的选择应以候选点中包
括所需要的特征点， 而又不含过多的非特征点为原则。
（ ３） 选择候选点中的极值点作为特征点。在一定窗口内（ 可
以不同于兴趣值计算窗口， 如５×５， ７×７或９×９像 元） ， 将 候 选 点
中兴趣值不是最大者全部去掉， 仅留下最大者， 该像素即为一
性对车辆的角点特征进行了实验， 收到较好的效果， 并为进一步地图像理解打下了基础。
关键词： 角点检测；Ｈａｒｒｉｓ算法；车辆特征
中图分类号： ＴＰ３９１．４
文献标识码： Ａ
文章编号： １６７２－ ７８００（ ２００８） ０４－ ００９１－ ０２
１ Ｍｏｒ ａｖｅｃ算法回顾
理论上， 特征是影像灰度曲面上的不连续点。在实际影像 中， 由于点扩散函数的作用特征表现为在一个局部小区域内灰 度的急剧变化或灰度分布的均匀性， 也就是局部区域中具有 较大的信息量， 因此， 可以以每个像元为 中 心 ， 取一 个 ｎ＊ｎ 像 素的窗口， 计算窗口中的局部熵， 若局部熵大于给定的阈值， 则可以认为该像素即为一个特征。
如果不考虑噪声， 则实际影像是理想灰度函数与点扩散函 数的卷积， 其点特征灰度的分布均表现为从小到大或从大到 小的明显变化。因此除了用局部信息量来检测特征外， 还可以 利用特征提取算子对各个像素的某一大小的邻域窗口进行差 分运算， 选择其中的极值点或超过阈值的点作为特征点。
正是基于以上思想， Ｍｏｒａｖｅｃ 于 １９７７ 年 提 出 了 要 利用 灰 度方差提取点特征的算子， 主要是在四个方向上选择具有最 大 、最 小 灰 度 方 差 的 点 作 为 特 征 点 。 其 具 体 步 骤 为 ：
! " # Ｅｘ，ｙ＝
２
ｗｕ，ｖ Ｉ － ｘ＋ｕ，ｙ＋ｖ Ｉｕ，ｖ
ｕ，ｖ
２
＝!ｗｕ，ｖ&ｘＸ＋ｙＹ＋Ｏ$ｘ２，ｙ２ %# ｕ，ｖ
在这里， 一阶偏导近似为：
Ｘ＝Ｉ’（ － １，０，１） ≈)Ｉ／)ｘ Ｙ＝Ｉ’（ － １，０，１） Ｔ≈)Ｉ／)ｘ
所以对于任何微小的移动， Ｅ可以写为： Ｅ（ ｘ，ｙ） ＝Ａｘ２＋２Ｃｘｙ＋Ｂｙ２
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软件导刊
２００８ 年
（ ３） 由于选择的是自相关测量值中的最小值而不是它们的 偏差， 所以也对强边界敏感。
针对这些问题， Ｈａｒｒｉｓ和Ｓｔｅｐｈｅｎ对Ｍｏｒａｖｅｃ角点检测算法做 出了较大的改动， 提出了Ｈａｒｒｉｓ边缘和角点检测算法。
由于Ｈａｒｒｉｓ和Ｓｔｅｐｈｅｎｓ所 采 用 的 不同 方 向 上 的 自 相关 偏 差 是使用局部自相关的主曲率计算的， 所以响应是各向同性的。 Ｈａｒｒｉｓ角点检测的做法如下， 将其在（ ｕ， ｖ） 点进行二元函数的一 阶泰勒展开：
应用研究， ２００５（ ４） ． ［ ６］ 肖茜， 鲁宏伟．基于高斯平滑的自适应角点检测［ Ｊ］ ．计算机辅助
设计与图形学学报， ２００３（ １１） ． ［ ７］ 李玲玲， 李印清．图像配准中角点检测算法的研究与比较［ Ｊ］ ．郑
州航空工业管理学院学报， ２００６（ ２） ． （ 责任编辑： 赵 峰）
对于ｋ值， Ｈａｒｒｉｓ推荐为０．０４。对Ｒ取合理的阂值Ｔ就可得到
所求的角点。
Ｈａｒｒｉｓ算子是一种有效的点特征提取算子， 其优点主要有：
（ １） 计算简单。Ｈａｒｒｉｓ算子中只用到灰度的一阶差分以及滤
波， 操作简单且不需设置阈值， 整个过程的自动化程度高。
（ ２） 提取的点特征均匀而且合理。Ｈａｒｒｉｓ算子对图像中的每
这里， Ａ＝Ｘ２’ｗ， Ｂ＝Ｙ２’ｗ， Ｃ＝（ ＸＹ２） ’ｗ。
为了消除窗口对造成响应的噪音影响， 对图像窗口进行了
高斯平滑： Ｗｕ，ｖ＝ｅｘｐ－ （ ｕ２＋ｖ２／２σ２）
另外定义矩阵：
& # ＡＣ
Ｍ＝ ＣＢ
其 角 点 边 界 响 应 函 数 ＣＲＦ可 定 义 为 ： Ｒ＝Ｄｅｔ（ Ｍ） － ｋＴｒ２（ Ｍ）
（ １） 只用了四个方向进行自相关， 响应是各向异性的； （ ２） 由于用的是一个方形窗口， 响应也含有噪音；
作者简介： 刘荆桥（ １９８２～） ， 男 ， 湖北荆州人， 中国地质大学计算机学院硕士研究生， 研究方向为计算机软件与理论； 戴光明（ １９６１￣） ， 男， 湖北武汉 人， 中国地质大学教授， 研究方向为动态多目标规划、科学计算机可视化。