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數字攝影測量論文典型點特征提取算法研究(更新版)

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【正文】是通過相關矩陣作為點特征的提取測度。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。通過上面的結果可以看到 Forstner算子有以下特點：（ 1）經驗閾值影響大。通過上述分析，可以清楚的看到 Moravec算子的定位不夠精確，特征點會被錯誤提取。（ 3）不能準確定位。從上面的提取效果中也可以發現，圖像中灰度對比度較小的區域里的非常明顯的特征點也沒有提取出來。在一定大小的窗口內（一般不同于興趣值計算的窗口大小）選取 I 值中最大的點作為特征點。本文中，對經典的 Harris算法加入了一個閾值選擇的步驟。其中： DetN 表示矩陣 N的行列式； trN表示矩陣 N的跡。（ 3）極大值濾波，選出特征點。主要的提取目標為角點，并通過標準圖像（如下圖）來對三種點特征提取算子的提取效果作比較。在各種文獻中，人們根據不同的出發點和目的提出了多種特征提取的興趣算子。通過編程實現，對三種點特征提取算子的效果和優缺點做了比較分析。影像的特征一般可以分為點特征、線特征、面特征三類。第二類是基于圖像邊緣特征的算子：通過先對圖像的邊緣輪廓進行提取，然后通過邊界上方向變化的快慢來判斷特征點，這種方法的效果依賴于圖像邊緣提取的效果，計算復雜度高。（圖 Moravec算子的四個方向）具體的實現步驟如下：（ 1）計算各象元的興趣值 IV。在本文中只考慮算子在提取特征點（即選取最佳窗口）的過程的實現。這里的對 q和 w分別有閾值。（ 2）高斯濾波，計算 I值。特別是在測試圖像的左方的灰度梯度區域，沒有提取出任何的角點。（ 2）噪聲敏感。可以通過下圖。那么我們可以考慮距離加權的方式來計算這四個方向的灰度差平方和，這樣在計算值時只需要乘上一個權值（權值可以定義為）就可以將不同距離的像素最中心位置的灰度影響表現出來。 Forstner算子通過對灰度的協方差矩陣的計算，選擇出那些接近于圓的誤差橢圓的點，因此 Forstner算子不像 Moravec算子僅僅考慮了某幾個方向的灰度變化量，還考慮到了整體的誤差橢圓的分布。在本文中，對 Harris算子添加了一個閾值判斷步驟。但在實際的應用中，可以發現 Harris更加可靠，提取出來的點分布較為均勻，數量也比較適中；而 Moravec由于對鋸齒狀的邊緣非常敏感往往會產生很多的無效特征點的提取，Forstner提取的特征點會比較少而不滿足于如 DEM密集點生成等任務。參考文獻 [1] 張祖勛張劍清 .1997 數字攝影測量學 [M].武漢大學出版社 . [2] 陳靜 .圖像配準特征點提取算法研究 [D].南京：南京理工大學， 2021. [3] 謝東海 ,詹總謙 ,江萬壽 .2021 改進 Harris 算子用于點特征的精確定位 [J]. 測繪信息與工程 . [4] 李玲 .數字圖像點特征及邊緣特征提取方法的研究與實現 [D],西安：西安科技大學 ,2021.

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