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數(shù)字攝影測量論文典型點特征提取算法研究-wenkub.com

2026-05-23 00:52 本頁面

　　

【正文】在試驗中發(fā)現(xiàn)，可以先對計算的興趣值（測度）做一個歸一化處理（比如 Moravec可以在計算 IV是除以 255*255），然后再通過其它計算可以自動的得到一個較好的閾值。通過對測試圖像的提取結(jié)果分析，對三種算子各自的特點做了描述，并做了簡單的橫向分析比較。在影像灰度的基礎(chǔ)上都根據(jù)提出者各自的領(lǐng)域和目的加入了一些相關(guān)的專業(yè)特點。（ 2）對 L型角點定位較好。效果分析 Harris算子通過自相關(guān)矩陣來提取角點。 Harris 算子提取效果對測試圖像進行特征點提取，得到結(jié)果如下圖。同 Moravec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(shù)目。 Forstner 算子提取效果對測試圖像進行特征點提取，得到結(jié)果如下圖。因此，在很多論文中提到了通過增加 Moravec算子計算的方向的個數(shù)來提高結(jié)果的正確率，但增加方向的度量不好確定，而且增加方向會幾何倍數(shù)的增加計算量，例如：增加 30度方向，那么就必然會增加 60度、 120度、 150度、 210度、 240度、 300度、 330度這幾個方向。采用 5*5的窗口（如）來計算 IV值，根據(jù)計算四方向值的原理可以知道，紅色點處的 IV = 255*255 ，藍色點處的 IV = 255*255。 Moravec算子在計算四個方向灰度差平方和值時是將窗口中某一方向相鄰像素的差值直接平方相加，也即等權(quán)的相加。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，在圖像中一個像素大小的斜向邊緣并不能引起 Moravec算子的高敏感性。這并不是因為 Morave算子本身的缺陷，而是由于閾值設(shè)定所產(chǎn)生的問題。效果分析 Moravec算子通過計算象元的四個方向的灰度差平方和來作為判斷是否特征點的條件。 2 效果分析 Moravec 算子提取效果對測試圖像進行特征點提取，得到結(jié)果如下圖。按如下公式計算 I值：（ 3）確定候選點。具體算法步驟如下：（ 1）一階差分，計算梯度。在一個適當(dāng)?shù)拇翱诶镒鰳O大值濾波，以權(quán)值 w為依據(jù)選取極值點，則這樣的點就是我們提取的特征點。（ 3）確定候選點。算法的具體實現(xiàn)步驟如下：（ 1）計算窗口中灰度的協(xié)方差矩陣。在一定大小的窗口內(nèi)（一般不同于興趣值計算的窗口大小）選取興趣值中最大的點作為特征點。然后取上述四個值的最小值作為該像素的（ c， r）的興趣值：（ 2）通過經(jīng)驗閾值選取候選點。（圖典型角點） 1. 算法原理和實現(xiàn) Moravec 算子 Moravec于 1977年提出利用灰度方差提取點特征，這就是 Moravec算子，它屬于第三類基于影像灰度的算子。角點在特征點中更為常見，在實際圖像中一般位于輪廓的拐角、直線的交點、直線的端點等位置。而這些興趣算子根據(jù)它們性質(zhì)又大致可以分為三類【 3】【 4】。點特征是指在影像上最基本的特征，

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