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中国图象图形学报 2012年第3期17卷 402-411页

作者：马丽红谭幸均无线通信网络与终端广东省高校重点实验室广州510640 华南理工大学电子与信息学院广州510640

为了提高角点检测算法的精确度,同时保持较低的时间复杂度,提出了一种基于自定义的局部角点响应显著度和迭代分割逼近的角点检测方法。首先,定义了一个新的测度量——局部角点响应显著度(LCRS),用来衡量一个候选角点在其局部区域内的响... 详细信息

为了提高角点检测算法的精确度,同时保持较低的时间复杂度,提出了一种基于自定义的局部角点响应显著度和迭代分割逼近的角点检测方法。首先,定义了一个新的测度量——局部角点响应显著度(LCRS),用来衡量一个候选角点在其局部区域内的响应显著程度,并证明了基于LCRS的角点检测准则等价于局部自适应阈值法。其次,将LCRS视作区域的响应显著度性质,把寻找角点的任务转化为寻找高显著性区域。据此,提出迭代分割的策略用来逐步收缩显著区域,最终逼近真实角点的位置。迭代分割逼近(ISA)算法可以使用不同的角点响应函数(CRF)定义,而且其平均情况时间复杂度与Harris算法相同。实验结果表明,当采用Noble算子的CRF时,ISA算法平均误检率、漏检率分别比Noble算子低4.62%和5.59%;而当采用Harris算子的CRF时,这两个比率也分别比Harris算子低2.87%和3.37%。而且这两种情况下ISA算法的平均运行时间均小于Harris算子和Noble算子。

关键词：角点检测局部角点响应显著度迭代分割逼近 Harris算子 Noble算子

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图像角点的格型微分定位及迭代分割逼近

图像角点的格型微分定位及迭代分割逼近

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作者：谭幸均华南理工大学

学位级别：硕士

基于灰度微分的角点检测方法由于在检测精确度和运算复杂度之间取得较好的平衡而得到广泛应用。但这类方法普遍使用全局阈值化、固定尺寸的分块或窗口化处理来达到快速区分角点和非角点的目的，因此其对角点的考察未能充分地适应局部信... 详细信息

基于灰度微分的角点检测方法由于在检测精确度和运算复杂度之间取得较好的平衡而得到广泛应用。但这类方法普遍使用全局阈值化、固定尺寸的分块或窗口化处理来达到快速区分角点和非角点的目的，因此其对角点的考察未能充分地适应局部信号内容，限制了检测精确度的提高。另一方面，边缘也具有较强的微分响应，容易在角点检测中引起误检，因此能否有效地抑制边缘点成为影响角点检测精确度的重要因素。本文通过对现有角点检测算法的研究，分别从局部阈值调整、基于微分的边缘点抑制，以及自适应于信号内容的角点局部显著度分析等三个方面，探索提高角点检测精确度的新方法。论文主要工作如下： 1.根据图像不同区域灰度统计特性的差异，提出了一种利用熵和方差调整局部阈值及非极大值抑制（NMS）范围的Noble改进方法。基于区域熵与区域方差对响应阈值及NMS窗口大小的全局参考值进行加权调整，从而得到适应于局部灰度统计特性的阈值及NMS窗口大小。实验表明，该方法能精确地检测出大部分真实角点，同时更好地抑制伪角点。 2.提出格型微分（LBD）算法及多向格型微分响应角点定位（MDLDL）算法。应用整数格理论，提出了一种能严格沿着任意给定的有理数斜率方向进行图像微分的方法——格型微分算法，它具有抑制边缘响应同时保留角点响应的性质。进而提出多向格型微分响应角点定位算法，首先沿多个方向实施格型微分，得到各方向上抑制了边缘干扰的微分响应;然后通过考察邻域内角点与边缘点的微分响应值在各个方向上的分布差异，实现角点定位。实验结果表明该算法比Harris算法更有效抑制边缘点误检。 3.提出局部角点响应显著度（LCRS）和迭代分割逼近（ISA）算法。首先，定义了一个新的测度量——局部角点响应显著度，用来衡量候选角点在局部区域内的响应显著程度，并证明了基于LCRS的角点检测准则等价于局部自适应阈值法。然后，将LCRS视作区域的响应显著度性质，把寻找角点的任务转化为搜索高显著性区域。据此提出迭代分割的策略，用来逐步收缩显著区域，最终逼近真实角点位置。ISA算法可以使用不同的角点响应函数（CRF）定义，而且其平均情况时间复杂度与Harris算法相同。实验表明，当采用Noble算子的CRF时，ISA算法平均误检率、漏检率分别比Noble算子低4.62%和5.59%，而当采用Harris算子的CRF时，这两个比率也分别比Harris算子低2.87%和3.37%;而且这两种情况下ISA算法的平均运行时间均小于Harris和Noble算子。

关键词：角点检测非极大值抑制格型微分局部角点响应显著度迭代分割逼近

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