角點檢測理論及算法研究.pdf

1、提取圖像的特征信息，是圖像處理工作中的基礎工作之一。在圖像的各種特征中，角點包含的信息數(shù)據(jù)量較小，即非常小的數(shù)據(jù)信息保存了圖像的灰度變化的特征信息，同時外界影響因素對角點特征提取算法的影響也很小。因此角點檢測算法是一項非常有意義并且有廣闊應用前景的研究工作。
　　 本文的主要工作之一是對目前使用較為廣泛的Harris角點檢測進行改進。提出了基于高斯尺度和梯度方向的算法，以改善Harris角點檢測算法尺度單一并且魯棒性不強的現(xiàn)狀。

2、算法設計的目的為在對算法的速度影響較小的前提下，有效的降低角點的錯誤率，提高算法的魯棒性。仿真實驗表明，在噪聲影響比較大的圖像中，該算法具有很好的抗噪性，并且檢測出的角點更加穩(wěn)定，定位更加準確。本文的另一個重點工作是針對Trajkovic角點檢測算法出現(xiàn)錯誤角點率較高的情況進行改進,算法通過對初選點局部區(qū)域灰度的變化分情況討論，對初選點是否為角點進行二次判斷，降低了角點錯誤率，同時消除了Trajkovic角點檢測算法的異常斜邊反應，并通