基于圖像邊緣的角點(diǎn)檢測(cè)算方法研究.pdf

1、角點(diǎn)是指圖像中灰度值變化劇烈的點(diǎn)，包括物體輪廓上曲率變化最大的點(diǎn)、多條直線的交點(diǎn)、單調(diào)背景上的孤立點(diǎn)等等。由于角點(diǎn)所含的信息量較高，角點(diǎn)的數(shù)目亦相對(duì)較少，所以角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于圖像匹配、目標(biāo)跟蹤與識(shí)別及三維重建與運(yùn)動(dòng)估計(jì)等領(lǐng)域。角點(diǎn)檢測(cè)算法一般分為基于邊緣和基于灰度。
　　本文主要研究基于邊緣的角點(diǎn)檢測(cè)算法，具體的研究?jī)?nèi)容和工作成果如下：
　　Gabor變換屬于加窗傅里葉變換，其是短時(shí)Fourier變換中當(dāng)窗函數(shù)取為高

2、斯函數(shù)時(shí)的一種特殊情況。Gabor變換實(shí)際上還是對(duì)二維圖像求卷積，提取圖像的特征分量，Gabor函數(shù)可以在頻域不同尺度、不同方向上提取相關(guān)的特征。Gabor濾波器的頻率和方向類似于人類的視覺系統(tǒng)，所以可應(yīng)用于特征提取、指紋識(shí)別，虹膜識(shí)別，人臉識(shí)別，紋理分析等。本文在分析了奇 Gabor濾波器優(yōu)異的邊緣檢測(cè)性能的基礎(chǔ)上，提出了多通道奇 Gabor梯度相關(guān)矩陣的角點(diǎn)檢測(cè)算法。該算法在角點(diǎn)檢測(cè)性、定位準(zhǔn)確性等方面比 Harris算法、曲率尺度

3、空間（CSS）算法等有明顯提升。
　　不變矩理論和圖像角點(diǎn)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別中的重要研究課題。常用的基于區(qū)域的矩不變量理論是1962年 Hu最早提出的基于區(qū)域的二維不變矩理論，該理論可以用于提取圖像大小、旋轉(zhuǎn)情況等形態(tài)特征，有不少相關(guān)的算法。由于Hu不變矩概念簡(jiǎn)單、識(shí)別率穩(wěn)定，具有縮放、平移和旋轉(zhuǎn)不變性，故被廣泛地應(yīng)用在圖像的特征提取中。本文在多尺度多頂式算法和局部矩不變量算法的基礎(chǔ)上，提出了多尺度局部矩不變量的輪廓角點(diǎn)檢