改进的自适应SUSAN角点特征提取方法

摘要：

针对目前大多数的角点特征提取算法存在算法结构过于复杂、运行效率偏低及可推广性偏差等方面的局限性,该文通过改进SUSAN算法中灰度差阈值的获取方法,提出一种自适应的角点特征提取方法.该方法首先采用高斯滤波对原始影像做预处理,然后利用Ly算子初步探测概略角点特征集合,最后利用改进的SUSAN角点检测算法从概略角点特征精确确定角点特征.实验结果表明,该方法提高了角点检测的精度,缩短了角点特征提取时间,具有较好的鲁棒性.

关键词：角点提取、自适应、SUSAN算法、高斯滤波

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.73

在线出版日期：2018-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：118-121,126