角點檢測的幾種基本方法.doc
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1、角點檢測的幾種基本方法 . 角點檢測(Corner Detection)是計算機視覺系統中用來獲得圖像特徵的一種方法,廣泛應用於運動檢測、圖像匹配、視頻跟蹤、三維建模和目標識別等領域中。也稱為特徵點檢測。角點通常被定義為兩條邊的交點,更嚴格的說,角點的局部鄰域應該具有兩個不同區域的不同方向的邊界。而實際應用中,大多數所謂的角點檢測方法檢測的是擁有特定特徵的圖像點,而不僅僅是角點。這些特徵點在圖像中有具體的坐標,並具有某些數學特徵,如局部最大或最小灰度、某些梯度特徵等。現有的角點檢測算法並不是都十分的魯棒。很多方法都要求有大量的訓練集和冗餘數據來防止或減少錯誤特徵的出現。角點檢測方法的一個很重要
2、的評價標準是其對多幅圖像中相同或相似特徵的檢測能力,並且能夠應對光照變化、圖像旋轉等圖像變化。 Moravec角點檢測算法Moravec角點檢測算法是最早的角點檢測算法之一。該算法將角點定義為具有低自相關性的點。算法會檢測圖像的每一個像素,將像素周邊的一個鄰域作為一個patch,並檢測這個patch和周圍其他patch的相關性。這種相關性通過兩個patch間的平方差之和(SSD)來衡量,SSD值越小則相似性越高。如果像素位於平滑圖像區域內,周圍的patch都會非常相似。如果像素在邊緣上,則周圍的patch在與邊緣正交的方向上會有很大差異,在與邊緣平行的方向上則較為相似。而如果像素是各個方向上都
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- 角點檢測 基本 方法