李云红,赵　强,陈双双

(西安工程大学 电子信息学院,陕西 西安 710048)



利用曲率和相关矩阵的角点检测算法

李云红,赵强,陈双双

(西安工程大学 电子信息学院,陕西 西安 710048)

摘要:为提高定位准确性并抑制噪声,利用多方向Gabor滤波器,提出基于曲率和相关矩阵的角点检测方法.首先利用Canny边缘轮廓检测器提取图像的边缘并填充缺口;其次计算边缘像素点的曲率;然后利用多方向Gabor滤波器的虚部对原始图像进行平滑,对每个边缘像素及其邻域构造相关矩阵,利用相关矩阵的归一化特征值计算角点准则函数,将角点准则函数值与边缘像素点的曲率的乘积做为角点测度;最后利用非极大值抑制对候选角点进行筛选.分别在无噪声和噪声情况下进行实验,结果表明,与Harris,CPDA,He&Yung角点检测算法相比,该方法可以有效地抑制噪声,平均配准角点数提高了19.6%和25.6%,平均定位误差约降低了6.5%和9.2%.

关键词:Gabor滤波器；曲率；相关矩阵；归一化特征值；非极大值抑制

0引言

角点在图像中具有局部不变的稳定特征.一个成功的角点检测可以应用在很多领域,比如目标识别[1],目标追踪[2],三维重建[3]等.在实际情况下,图像因受到光照、旋转、尺度或者噪声等诸多环境因素的影响而发生变化.角点受这些变化的影响很小,所以可以通过检测角点来提取图像的特征.一般地,角点定义为图像中亮度变化剧烈的点，包括交叉点、拐点和斑点.

角点检测方法大致可以分为两类:基于灰度的和基……