轮廓结构张量B-样条多尺度表示的角点检测

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1、第20卷0年4月期计算机技术与发展V0j．2ONO．4201COMPUTERTEcHN0LJ3GYANDDEVEL0PM哐NTr．2010轮廓结构张量B一样条多尺度表示的角点检测闫卫杰，杨丹2，王洪星，张小洪2(1．重庆大学软件工程学院，重庆400030；2．重庆大学数理学院，重庆400030)摘要：在B一样条多尺度空间下定义了平面轮廓在其支撑区域(RCIS)内的结构张量的多尺度表示。该轮廓结构张量不但能够很好地描述轮廓的多尺度形状信息，而且其在不同尺度下的行列式乘积还能够在增强角点的响应的同时抑制噪声的影响，由此文中把B一样多尺度轮廓结构张量的乘积定义为角点的响应函数。通过实

2、验证明了所提出的算法对于简单几何模型能够实现百分之百的检测，而针对实物图像，算法显示了良好的旋转不变性和对微小的尺度变化并不敏感的特性，最后与其他的角点检测器进行了对比实验。关键词：B一样条；结构张量；行列式；多尺度积中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1673—629X(2010)04—0080—04CornerDetectionAlgorithmBasedonB。‘SplineMulti。。scaleBoundaryStructureTensorYANWei-jie，YANGDan2，WANGHong．xing，ZHANGXiao-hongz(1．Sch~lofM

3、athematics&Physim，ChongqingUniversity，Chongqing400030，China；2．SchoolofSoftwareEngineering，ChongqingUniversity，Chongqing400030，China)Abstract：Themulti—scalerepresentationofboundarystructuretensorforplanarcurveoveritsregionofsupport(R0S)wasdefinedintheframeworkofB—Splinescalespace．T_heb。undary

4、stmeturetensorcarlrepresentthemulti—scaleshapeinformation，moreover，thedetemainantproductofdifferentscalescanstrengthenresponseofcomersatthesametimerepressnoises．Sothispaperdefinesproductofmuki—scaleboundarystructuretensorastheresponsefunctionofcomers．nleexperimentalresultsillustratethepropos

5、edalgorithmcouldgetalcomersofsimpleimages．Forrealobjectimagealgorithmrevealsitsrotation—invariantandinsensitivetoslightscaletrans—form．Finally．thisalgorithmwascomparedwithothercomerdetectors．Keywords：B—Spline；structuretensor；determinant；multi——scaleproductO引言数，实现准确定位角点的同时又抑制了噪声的影响。角点检测在计算机视觉

6、和图像理解系统中是一项Mokhtaria15]也曾提出从大尺度到小尺度跟踪来定位非常重要的工作。它已经被广泛地应用于图像匹角点。以上角点检测器全部都采用多尺度来分析并取配uJ、目标识别和多目标的立体匹配等领域。迄今各得比单一尺度下要好的检测效果，是因为在不同的尺种好的角点检测器也是层出不穷[】，例如Zhang[]度下特征点的位置总是会出现变化的，对于同样的被检测区域，可能在这个尺度下被检测为边缘，而在另一在高斯尺度空间中利用高斯差来描述轮廓曲线不同尺个尺度下却被检测为角点。因此在单一尺度下容易漏度下的演化差异，并将高斯差模型的范数定义为角点检或多检，这就需要把多个尺度结合起来检

7、测角点。的响应函数，从而得出一个新的高效角点检测器；Rat—以上算法所采用的均为高斯滤波器，但是基于高tarangsia[3J在对轮廓多尺度下的曲率极值行为分析的斯核的卷积运算的复杂度随尺度的变大而增加，使计基础上检测角点；Zhang[】同样分析曲率尺度空间，但算过于复杂。我们用B一样条函数取代高斯函数作为最终将不同尺度下的曲率乘积定义为角点的响应函滤波器，大大提高了算法的效率。之所以选择B一样条函数，是因为B一样条函数能够很好地逼近高斯函收稿日期：2009—07—21；修回日期：2009—