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數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究(文件)

2026-06-27 00:52 上一頁面

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【正文】算子的機制下都可以成為候選點，甚至于圖中的綠色點和黃色點也可以成為候選點。考慮到圖像是一種信號的記錄，而離中心點不同距離的信號對中心點的影響是不同的。（圖 Forstner算子提取效果）從圖中可以看到，在對比度較大的區域里明顯的特征點都成功提取出來，但在對比度較小的圖像區域（左方的灰度梯度區域）也沒有任何的特征點被提取出來還可以看到提取結果中并沒有像 Moravec算子一樣在傾斜邊緣上出現很多的提取結果。（ 2）一定程度的抗噪能力。（圖 Harris算子提取效果）從圖中可以看到， Harris算子對圖中的特征點基本上全部提取出來了。通過上面的效果圖可以發現 Harris算子有以下特點：（ 1）經驗閾值影響大。在結果圖中可以看到 Harris提取的特征點在 L型角點處定位準確，都是在最佳的角點位置處；包括在傾斜的邊緣處提取出來的那些特征點很多也是因為L型的角點而被提取出來的。三種算子對測試圖像提取的耗費時間如下表：表一三種算子特征提取情況統計特征提取算子耗費時間（ ms）提取點數（個） Morave 125 280 Forstner 94 51 Harris 561 152 整體上來講， Moravec算子是三種算子最簡單的，在提取結果中會對鋸齒狀噪聲非常敏感； Forstner算子整個結構比較復雜，但是在本文中，只是考慮了其確定最佳窗口的實現，因而整個算法被簡化，它對噪聲有一定的抵抗，提取的特征點結果都是非常典型的角點，定位精度比 Moravec算子高； Harris算子比本文中前兩個算子都要復雜一些，因為多了一個高斯濾波的步驟，計算時間是三個算子中最長的一個，提取結果中 L型角點的定位精度是三種算子里面最好的，但是其它角點定位誤差較大，對噪聲的抵抗性也較差。在試驗中還發現了一些問題：（ 1）對于 Moravec算子的灰度差平方和可以做加權改進，這樣可以提高算子定位的準確度。上面的問題，都只是做了一些初步的實驗，還需要進一步的分析和研究。（ 3）對于三種算子都涉及到最佳經驗閾值的選擇問題。 3 結束語在本次試驗中，對三種常見的點特征提取算法進行了討論，由于某些原因本文只是按照最原始的理論對三種算子做了算法的實現。 Moravec算子基于灰度差平方和作為特征點提取的測度； Forstner算子基于 Robert梯度構成的灰度協方差矩陣，引入誤差橢圓的概念作為特征點提取的測度；而 Harris算子則是通過相關矩陣作為點特征的提取測度。因此，同前面兩個算子一樣，需要通過閾值判斷來確定候選點，閾值的選擇合理性會影響到最后的提取特征點的數目。在圖中某些傾斜的邊緣上也有一些點被提取出來，但特征點的數量少于 Moravec算子提取出來的結果。最終表現的結果就是對于鋸齒狀的邊緣而產生的偽特征點有一定的抗噪能力。通過上面的結果可以看到 Forstner算子有以下特點：（ 1）經驗閾值影響

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