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MATLAB代做|FPGA代做|Pyt角点检测算子(Harris, KLT, SIFT,SUSAN)

时间:2019-2-2 16:12:25 点击:

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一:Harris角点检测
        用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1)不具有尺度不变性;(2)提取的角点是像素级的;(3)算法检测时间较长,实时应用效果较差。
        Harris 算子是一种有效的点特征提取算子,其优点总结起来有: ①计算简单:Harris 算子中只用到灰度的一阶差分以及滤波,操作简单。②提取的点特征均匀而且合理:Harris算子对图像中的每个点都计算其兴趣值,然后在邻域中选择最优点。实验表明,在纹理信息丰富的区域,Harris 算子可以提取出大量有用的特征点,而在纹理信息少的区域,提取的特征点则较少。③稳定:Harris算子的计算公式中只涉及到一阶导数,因此对图像旋转、灰度变化、噪声影响和视点变换不敏感,它也是比较稳定的一种点特征提取算子。
        Harris 算子的局限性有:①它对尺度很敏感,不具有尺度不变性。②提取的角点是像素级的。
二:KLT角点检测
        KLT角点检测方法最初是用于满足Lucas-Kanade光流法选择合适特征点的需求,Lucas-Kanade光流法是通过先在前后两帧图像里分别建立一个固定大小窗口,然后找到让两个窗口间像素强度差的平方和最小的位移。然后将窗口内像素的移动近似为这样的位移向量,然后实际上,一方面像素移动并不会那么简单,另一方面窗口内像素并不都是同样的移动方式,因为这样的近似必然会带来误差。而现在的问题就是如何去选择合适的窗口,或者特征点,从而获得最为精确的跟踪。KLT角点检测方法就是为了选择一个适合跟踪的特征点,它认为一个好的特征点的定义应当就是能被好的跟踪。

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作者:角点检测 来源:角点检测
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