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1、第33卷第9期应用科技Vo.l33,l.92006年9月AppliedScienceandTechnologySep.2006文章编号:1009-671X(2006)09-0029-03SUSAN角点检测算法改进席志红,刘利彬,许新利(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001)摘要:提出了一种改进的角点检测算法.本着好的算法不依赖于人为干涉的思想,在SUSAN算子基础上,通过对图像灰度值和对比度分析,提出灰度阈值t和比较函数C的快速自适应选取.针对SUSAN算法中对某些特殊型角点检测会失败的情况,构造一种针对SUSAN圆形模板的二圆环模板,对一
2、些与边缘点难以区分的角点进行检测.试验表明,改进的算法近一步提高了检测的准确性.关键词:SUSAN算法;角点检测;特征提取;自适应阈值中图分类号:TN919.8文献标识码:ATheimprovementofcornerdetectionofSUSANalgorithmXIZh-ihong,LIUL-ibin,XUXin-li(CollegeofInformationandCommunicationsEngineering,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001,China)Abstract:Animprovedcorne
3、rdetectionalgorithinisputforward.Withtheideathatagoodalgorithindoesnotrelyonhuman.sinterference,afastadaptiveselectionisproposedforgraythresholdtandcomparisonfunctionconthebasisofSUSANoperatorthroughthecomparativeanalysistothegrayscaleandcontrastofimage.Forthecaseinwhichthecornerdete
4、ctionofsomespecialcornerswillfailinSUSANalgorithm,adoubleringtemplateisconstruc-tedbyvirtueofSUSANcirculartemplate,whichcandetectthecornerpointsdistinguishedhardfromthepointsontheedges.Theexperimentsshowthattheproposedalgorithmfurtherraisestheaccuracyofdetecction.Keywords:SUSANalgori
5、thm;cornerdetection;featureextraction;adaptivethreshold角点特征是图像的重要特征,可以定义为:2条字图像,首先对其进行图像分割,提取边界构成链[1]或多条边界的连接点.在各种图像特征中,角点码,然后找出边界上转折较大的点作为角点.这种方具有旋转不变和不随光照条件改变而变化的优点.法在算法和处理步骤上过于复杂,因此在分割时所在一些应用中使用角点特征进行处理,可以减少参产生的误差将导致提取的角点结果偏差很大.与计算的数据量,同时又不损失图像的重要灰度信此后,人们提出了许多直接对原图像进行处理[2]息,而且角点在图
6、像匹配中也有很重要的意义,的基于几何形状的角点探测算法.Kitchen发现以局利用角点特征进行匹配可以大大提高匹配的速部梯度乘以梯度方向的变化可以很好地提取出角[3]点[4].Moravec提出利用灰度方差提取点特征的方度.角点作为输入可应用3D建模、3D对象跟踪[5]等领域,尤其在实时处理中有很高的应用价值.在实法.Harris和Stephens采用了相同的思想对现摄影测量自动化和遥感影像匹配中,提取角点特Moravec算子进行改进,提出了著名的Plessev角点[6]征也具有重要意义.探测算子.其后,又有很多学者对该算法进行改近年来已经提出了很多提取角点的算
7、法,最早进以适应不同的应用目的.Smith和Bradv提出了一提出的基于几何形状的算法可描述为:对于一幅数种完全不同的角点探测算法,/SUSAN(smallestun-i收稿日期:2006-04-20.作者简介:席志红(1965-),女,教授,博士,主要研究方向:通信与信息系统,E-mai:lxizhihong@hrbeu.edu.cn.#30#应用科技第33卷→→valuesegmentassimilatingnucleus)0探测算子.SU-→→-(I(r)-I(r0)6c(r,rt).(4)0)=eSAN探测算子的基本原理是:与每一图像点相关的这个式子允许
8、像素的亮度值轻微变化后不
