Log-Gabor梯度方向下的角点检测
目的 角点是图像的基本特征,在图像处理与计算机视觉系统中,经常作为复杂计算的第1步,例如,目标识别、目标跟踪等.因此,角点检测器的检测性能显得尤为重要.基于此,提出了一个既利用到图像边缘轮廓信息又利用到图像灰度信息的基于Log-Gabor梯度方向一致性的角点检测算法,以提高角点检测器的检测性能.方法 根据角点的定义可知,角点在各个方向的灰度变化都很大,并且每个角点的梯度方向与相邻像素的梯度方向都具有很大差别.然而,相邻边缘像素点的梯度方向是一致的,都是垂直于边缘脊的方向.因此,本文利用角点与边缘像素的这一特性,构建了一个新的角点测度.该算法首先利用边缘检测器检测并提取图像的边缘映射;然后利用Log-Gabor虚部滤波器提取边缘像素周围的灰度变化信息,找到边缘像素点的梯度方向,利用梯度方向计算新的角点测度;最后对角点测度进行阈值化处理,得到最终的角点检测结果.结果 提出的算法分别与CPDA(chord-to-point distance accumulation)算法,He&Yung算法,以及Harris算法在标准轮廓图像和仿射变换下进行性能比较.平均重复率与定位误差分别作为评价角点检测器检测稳定性以及定位性能的指标.从平面曲线上的仿真实验结果可以看到,本文提出的角点检测算法能够较好地检测到真实角点,避免对角点的漏检与误检.旋转变换、非统一尺度变换以及高斯噪声下的平均重复率和定位误差结果的平均排名CPDA为2.00,Harris为3.33,He&Yung为2.83,本文算法为1.67.实验结果表明,本文算法的综合性能最优.本文算法优于其他3种角点检测算法,包括检测稳定性能和定位性能.结论 基于边缘的角点检测算法大多只依赖于图像的边缘轮廓信息,没有考虑到图像的灰度变化,而基于灰度的角点检测算法大多只考虑到图像的灰度信息.本文算法既考虑到图像的边缘形状也考虑到图像的灰度变化,并且利用log-Gabor虚部滤波器充分的提取图像的局部信息.在此基础上,利用图像边缘像素的梯度方向一致性构建了新的角点测度,以提高角点检测器的检测性能.实验结果表明,本文算法拥有良好的角点检测稳定性与定位性能.
特征检测、角点检测、边缘轮廓、log-Gabor滤波器、梯度方向一致性
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2017-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
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