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1、基于角点检测的图像处理方法研究摘要：本文主要研究了图像的角点检测方法，在计算机视觉中，机器视觉和图像处理后总，特征提取都是一个重要的方向。而角点又是图像的一个重要局部特征，它决定了图像中目标的形状，因此在图像匹配，目标描述与识别及运动估计，目标跟踪等领域，角点提取都具有重要的意义。角点的信息含量很高，可以对图像处理提供足够的约束，减少运算量，极大地提高运算速度。角点检测问题是图像处理领域的一个基础问题,是低层次图像处理的一个重要方法。角点检测的目的是为了匹配，而匹配的效率取决于角点的数量。Harris角点检测原理是对于一副图像，角点于自
2、相关函数的曲率特性有关，自相关函数描述了局部局部图像灰度的变化程度。在角点处，图像窗口的偏移将造成自相关函数（图像灰度的平均变化）的显著变化。harris算子是一种简单的点特征提取算子，这种算子受信号处理中自相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵M。M阵的特征值是自相关函数的一个阶曲率，如果两个曲率值都高，那么久认为该点是特征点。关键词：角点，角点检测，Harris角点29ABSTRACTThispaperstudiestheimageofthecornerdetectionmethodsincomputervision,mach
3、inevisionandimageprocessinggeneral,featureextractionisanimportantdirection.Thecornerisanimportantlocalfeatureimage,whichdeterminestheshapeofthetargetimage,sotheimagematching,objectdescriptionandrecognitionandmotionestimation,targettrackingandotherfields,cornerdetectionar
4、eofgreatsignificance.Corneroftheinformationcontentishigh,imageprocessingcanprovidesufficientconstraintstoreducetheamountofcomputationgreatlyimprovetheprocessingspeed.Cornerdetectionisabasicimageprocessingproblems,low-levelimageprocessingisanimportantway.Cornerdetectionis
5、designedtomatchtheefficiencyofthematchingdependsonthenumberofcorners。Harriscornerdetectionprincipleisthatforanimage,cornerpointonthecurvaturepropertiesoftheautocorrelationfunctionisrelatedtothelocalauto-correlationfunctiondescribesthedegreeoflocalimageintensitychanges.In
6、thecornerpoint,theoffsetwillresultintheimagewindowautocorrelationfunction(theaverageimageintensitychanges)changesignificantly.arrisoperatorisasimplepointfeatureextractionoperator,thisoperatorbythesignalprocessingintheautocorrelationfunctionofinspiration,giventheautocorre
7、lationfunctionassociatedwiththematrixM.EigenvaluesofmatrixMisanorderautocorrelationfunctionofthecurvature,ifthetwocurvaturevaluesarehigh,forsolongthatthepointisthefeaturepoints.Keyword:Corner,Cornerdetection,HarrisCorner29目录第一章绪论41.1问题的提出及研究意义41.2研究背景51.3论文的主要工作6第二章角点检测7
8、2.1角点概念及特征.72.2角点检测的研究意义72.3角点检测的研究现状82.4角点检测算法8第三章角点检测的理论基础93.1常用角点检测简介93.2角点检测的标准93.3基于模板的角点检测93.4角点检
