李贺林，赵建军

(河南大学先进控制与智能信息处理研究所，河南开封475001)

角点特征是图像的重要特征，可以定义为:两条或多条边界的链接点。在各种图像特征中，角点具有旋转不变和不随光照条件变化改变而变化的优点。用角点作为特征点，不但减少了参与计算的数据量，而且又不丢失图像的灰度信息［1］。利用角点特征进行匹配可以大大提高匹配的速度［2］。角点作为输入可应用3D建模，尤其在实时处理中有很高的应用价值。在实体黄河模型的实验中，河深的测量是其中重要的一个方面，深度测量实现的关键技术在于特征提取和特征匹配，对黄河模型来说，要测量河面到测量点的距离，第一步就是要在河面上提取体特征和特征匹配;因此，河面的边缘特征提取成了研究的重点。而角点又是边缘的特殊点，边缘检测是图像处理的最基本内容，是提取特征和特征匹配的第一步，为后续的物体识别与三维重建提供了重要信息。为此，我们在岸上或是水里放置方形的标示物，用距离河岸一定距离并在同一直线上的两摄像机拍摄左右两张图片。为了测量水深，就要测量河岸或水面到摄像机的距离，为此我们把标示物上的角点作为特征点来检测和匹配，就能实现测量目的。经典的检测方法如Robert，Sobel，Canny等方法，都是对原始图像中像素的小邻域构造检测算子，进行微分运算，求得梯度最大值或二阶导数的过零点，最后选取适当的阈值来提取。……