检索结果-南通市图书馆

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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