正文內容

數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究-免費閱讀

2026-07-07 00:52 上一頁面

下一頁面

　　

【正文】（ 2）在實現三種算法時，發現先做極大值濾波再判斷閾值和先判斷閾值再做極大值濾波兩種方法提取的效果差別很大，但具體原因未作分析。三種算子的分析比較三種特征提取算子都是屬于第三類通過影像灰度來提取特征點的算子，但是由于不同的提出目的和理論，它們的理論、復雜程度和提取結果都有所差異。而且不同于在Moravec算子和 Fostner算子提取結果， Harris算子在圖像左方的灰度梯度區域也提取出了特征點，但其定位效果不如 Forstner算子。效果分析 Forstner算子通過計算 Robert梯度值組成的灰度協方差矩陣來判斷特征點。在極大值濾波的過程中，如果按照順序搜索最大的情況來選擇最大值，那么無論怎樣計算都不可能正確的選擇出藍色點，而紅色點卻很容易被選當做特征點提取出來（偏移量為 1個像素）。通過對圖像放大，可以看到提取了很多特征點的傾斜邊緣實際上是由鋸齒狀的結構構成，而這些鋸齒結構就像一個一個獨立的噪聲點，使得計算出的 IV值有極大值出現，也即是引起了 Moravec的敏感性，最終提取出了很多的特征點。通過算法的原理可以知道， Moravec算子提取的特征點是大于閾值的興趣值中的最大值點，閾值是會直接影響到做極大值濾波時的候選點數目。（ 4）選取特征點。 Harris算子的思想是通過自相關矩陣來提取角點。（ 2）計算興趣值 q和 w。此時閾值越小，結果中提取到的特征點越多；閾值越大，結果中提取到的特征點越少。本文中主要研究和實現了幾種最常見的點特征提取算子： Moravec算子、 Forstner算子和 Harris算子。提取點特征的算子一般被稱為興趣算子或有利算子。特征提取包含點特征提取、線特征提取和面特征提取，本文主要研究和實現了 Moravec算子、 Forstner算子和 Harris算子這三種基本的點特征提取算法。在同名點匹配、DEM（和 DSM）密集點云生成中最重要的是點特征的提取和精度定位。第三類是基于影像灰度的算子：影像的灰度是對地物的反射信號的數字化記錄，因此類比于信號處理，通過對影像局部灰度變化的計算來找到信號有較大變化的點，這樣的點就是所尋找的特征點，這種基于灰度的方法計算簡單，因而使用較為普遍。在以像素（ c， r）為中心的 w*w的窗口中，計算該像素四個主要方向相鄰像素的灰度差平方和：其中 k = INT（ w/2），即計算窗口的一半大小。 Forstner算子通過計算各像素的 Robert梯度和以像素為中心的一個窗口的灰度協方差矩陣，在影像中尋找盡可能小而接近于圓的誤差橢圓的點作為特征點。（ 4）選取極值點。計算出與自相關函數相聯系的矩陣 M， M陣的特征值是自相關函數的一階曲率。還可以發現 Moravec對圖中某些斜向的邊緣非常敏感，在實心形體的幾條近 45度和 135度的邊緣上面提取出了很多特征點。在提取的結果中還有一個明顯的特點：對某些斜向的邊緣線敏感。

點擊復制文檔內容

畢業設計相關推薦

數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究-免費閱讀

基于小波變換的交通圖像特征提取-資料下載頁

第八章--特征選擇與特征提取[20xx]-資料下載頁

相移干涉測量中的相移相位提取算法及解包裹算法研究碩士學位論文-資料下載頁

相移干涉測量中的相移相位提取算法及解包裹算法研究-資料下載頁

2022年醫學專題—腦電信號特征提取及分類-資料下載頁

基于小波變換的腦電信號特征提取-資料下載頁

計算機視覺0842邊緣以及邊特征提取-資料下載頁

數字攝影測量實習報告-資料下載頁

數字攝影測量復習總結-資料下載頁

數字攝影測量實習報告-資料下載頁

2022年醫學專題—基于matlab的手背靜脈圖像特征提取-資料下載頁

提取二值化指紋圖像中特征數據的算法研究-資料下載頁

基于wigner-ville分布與pca降維的射頻指紋特征提取仿真畢業論文-資料下載頁

全數字攝影測量實習報告-資料下載頁

數字攝影測量總結ppt課件-資料下載頁

數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究-資料下載頁

數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究(參考版)

數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究-文庫吧資料

數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究-展示頁

數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究-在線瀏覽