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利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子

邢远秀 章登义 赵俭辉

邢远秀, 章登义, 赵俭辉. 利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 617-622,627. doi: 10.13203/j.whugis20140583
引用本文: 邢远秀, 章登义, 赵俭辉. 利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 617-622,627. doi: 10.13203/j.whugis20140583
XING Yuanxiu, ZHANG Dengyi, ZHAO Jianhui. An Adaptive Threshold Corner Detector Based on Multi-scale Chord-Angle Sharpness Accumulation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(5): 617-622,627. doi: 10.13203/j.whugis20140583
Citation: XING Yuanxiu, ZHANG Dengyi, ZHAO Jianhui. An Adaptive Threshold Corner Detector Based on Multi-scale Chord-Angle Sharpness Accumulation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(5): 617-622,627. doi: 10.13203/j.whugis20140583

利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子

doi: 10.13203/j.whugis20140583
基金项目: 

国家973计划资助项目(2011CB707904)。

湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB602)

冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室资助项目(Y201413)

详细信息
    作者简介:

    邢远秀,博士,讲师,主要从事图像处理研究。E-mail:yuanxia@126.com

  • 中图分类号: P237.3;TP751

An Adaptive Threshold Corner Detector Based on Multi-scale Chord-Angle Sharpness Accumulation

  • 摘要: 为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。
  • [1] Sinzinger E D. A Model-Based Approach to Junction Detection Using Radial Energy[J]. Pattern Recognit, 2008, 41(2):494-505
    [2] Harris C, Stephens M. A Combined Corner and Edge Detector[C]. The 4th Alvey Vision Conference, Manchester,1988
    [3] Rosten E, Drummond T. Machine Learning for High-Speed Corner Detection[J]. Computer Vision-ECCV, 2006, 3 951:430-443
    [4] Kahaki S M M, Nordin M J, Ashtari A H. Contour-Based Corner Detection and Classification by Using Mean Projection Transform[J]. Sensors (Switzerland), 2014, 14(3):4 126-4 143
    [5] Awrangjeb M, Lu G. An Affine Resilient Curvature Scale-Space Corner Detector[C]. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Honolulu, Hawaii, USA, 2007
    [6] He X C, Yung N H C. Corner Detector Based on Global and Local Curvature Properties[J]. Optical Engineering, 2008, 47(5):47-51
    [7] Shui P L, Zhang W C. Corner Detection and Classification Using Anisotropic Directional Derivative Representations[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(8):3 204-3 218
    [8] Zhang X, Lei M, Yang D, et al. Multi-scale Curvature Product for Robust Image Corner Detection in Curvature Scale Space[J]. Pattern Recognit Lett, 2007, 28(1):545-554
    [9] Awrangjeb M, Lu G. Robust Image Corner Detection Based on the Chord-to-Point Distance Accumulation Technique[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2008, 10(6):1 059-1 072
    [10] Canny J. A Computational Approach to Edge Detection[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986 (8):679-714
    [11] Liang J N, Liao Z M, Yang S. Image Matching Based on Orientation-Magnitude Histograms and Global Consistency[J]. Pattern Recognition, 2012, 45(10):3 825-3 833
  • [1] 王振杰, 刘慧敏, 单瑞, 贺凯飞, 董凌宇.  顾及系统噪声和观测噪声的分级自适应信息滤波算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(1): 88-95. doi: 10.13203/j.whugis20190248
    [2] 黄秋燕, 冯学智, 肖鹏峰.  利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(8): 913-917. doi: 10.13203/j.whugis20130252
    [3] 何楚, 张宇, 廖紫纤, 廖明生.  基于分层自适应部分模型的遥感图像飞机目标检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 656-660.
    [4] 易尧华, 苏海.  最优迟滞系数的自适应绿噪声半色调算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1104-1107.
    [5] 任超, 沙磊, 卢献健.  一种改进小波阀值算法的变形监测数据滤波方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(7): 873-875.
    [6] 肖汉, 周清雷, 张祖勋.  基于多GPU的Harris角点检测并行算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(7): 876-881.
    [7] 刘良明, 魏然, 周正.  利用动态阈值的森林草原火灾火点检测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(12): 1434-1437.
    [8] 康牧, 王宝树.  一种基于图像增强的图像滤波方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 822-825.
    [9] 李乐林, 江万寿, 张靖.  利用极化角点指数进行数字曲线快速多边形近似 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(12): 1495-1498.
    [10] 申邵洪, 万幼川, 龚浩, 赖祖龙.  遥感影像变化检测自适应阈值分割的Kriging方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 902-905.
    [11] 何典, 袁运斌, 柴艳菊.  GPS/INS组合中观测噪声方差阵的自适应估计方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(8): 838-841.
    [12] 崔先强, 杨元喜, 高为广.  多种有色噪声自适应滤波算法的比较 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(8): 731-735.
    [13] 伊廷华, 李宏男, 伊晓东, 王国新.  基于自适应噪声抵消与小波滤波的GPS监测误差分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(11): 995-998.
    [14] 易尧华, 郭方, 杨志高, 秦前清.  基于内容的图像自适应加网方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(9): 781-784.
    [15] 杨志高, 易尧华, 秦前清.  基于视觉掩盖效应的自适应图像压缩算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(9): 802-805.
    [16] 张孟君, 舒红, 刘艳, 王涛.  基于空间曲面拟合的自适应阈值选取方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(5): 395-398.
    [17] 周焰, 李德仁, 徐长勇.  一种基于区域分割的三角划分方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(2): 227-232.
    [18] 闫利, 林宗坚, 于子凡.  基于结构分析的线划角点检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1996, 21(3): 252-257.
    [19] 谈国新, 林宗坚, 卢健.  多值图像的自适应空间索引结构研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1995, 20(4): 296-300.
    [20] 沈国键, 夏启明, 李瑛.  基于知识自适应图像平滑 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1995, 20(2): 141-145.
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-07-28

利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子

doi: 10.13203/j.whugis20140583
    基金项目:

    国家973计划资助项目(2011CB707904)。

    湖北省自然科学基金资助项目(2015CFB602)

    冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室资助项目(Y201413)

    作者简介:

    邢远秀,博士,讲师,主要从事图像处理研究。E-mail:yuanxia@126.com

  • 中图分类号: P237.3;TP751

摘要: 为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。

English Abstract

邢远秀, 章登义, 赵俭辉. 利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 617-622,627. doi: 10.13203/j.whugis20140583
引用本文: 邢远秀, 章登义, 赵俭辉. 利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 617-622,627. doi: 10.13203/j.whugis20140583
XING Yuanxiu, ZHANG Dengyi, ZHAO Jianhui. An Adaptive Threshold Corner Detector Based on Multi-scale Chord-Angle Sharpness Accumulation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(5): 617-622,627. doi: 10.13203/j.whugis20140583
Citation: XING Yuanxiu, ZHANG Dengyi, ZHAO Jianhui. An Adaptive Threshold Corner Detector Based on Multi-scale Chord-Angle Sharpness Accumulation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(5): 617-622,627. doi: 10.13203/j.whugis20140583
参考文献 (11)

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