点特征提取算法研究

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1、点特征提取算法研究摘要：点特征提取是图像匹配与图像理解的基础，在数字摄影测量与遥感领域得到了广泛的应用。木文介绍了Moravec算子、Forstner算子和Harris角点提収算法的基本原理，对其实验结果进行了分析与比较，并为Moravec算子的改进提供了建议。关键词：点特征Moravec算了Forstner算了Harris角点提取1引言图像特征的研究是图像领域中一个重要的研究方向，图像特征的提取被广泛地应用于图像匹配、图像识别、图像分割等诸多方面。作为图像的基本特征，点特征一般认为是指灰度信号在二维方向上有明显变化的点，如角点、圆点、交叉点

2、等［1］。点特征提取是最常采用的…种图像特征提取，也是数字摄影测量的关键技术之一，其定位精度在很人程度上影响了数字摄影测量过程中相对定向与绝对定向的定向结果。因此点特征提取算法的研究在数字摄影测量学中有重要的意义。近年来，学者们已经提岀了多种点特征提取算法。HanSP.Moravec(1977)提出利用灰度方差提取特征点，即利用“兴趣算子”来提取特征点，这是较早的基于图像灰度信息进行特征点检测的方法。C.Harris和M.J.Stephens(1988)在H.Moravec算法的基础上发展出一种通过口相关矩阵的角点提取算法——Harris角点

3、提取算法。Forstner(1987,1994)算子通过计算各像素的Robert梯度和像素(c,r)为中心的一个窗口的灰度协方差矩阵，在影像中寻找具有尽可能小的接近圆的误差椭圆的点作为特征点⑵。SUSAN算子（1997）和MIC算子（1998）则是利用像素邻域内一个圆形模板的灰度计算出每个像素的角点响应函数CRF（CornerResponseFuntion）,通过与阈值进彳亍比较来确定是否为特征点，该类方法具有较强的抗噪能力［3］。除了以上几种，还有Kitchen-Rosenfeld、IPAN.CSS等多种常见的点特征提取算法。木文将以较为常

4、用的Moravec算子、Forstner算子和Harris角点提取算法为例，对点特征提取算法的原理和效果进行研究与分析，为点特征提取算法的选择和改进打下基础。2算法原理2.1Moravec算子Moravec算子是一种利用灰度方差提取点特征的算子，主要是在四个方向上，选择具冇最大、最小灰度方差的点作为特征点。步骤为［2］：（1）计算各像元的兴趣值IV（Tnterestvalue）。在以像素（c,r）为中心的wXw的影像窗口中（如5X5的窗口），计算四个方向相邻像素灰度差的平方和，取其中最小者作为该像素（c,r）的兴趣值。（2）给定一个经验阈值，

5、将兴趣值大于该值的点（即兴趣值计算窗口的中心点）作为候选点。阈值的选择应以候选点中包括所需要的特征点,而又不含过多的非特征点为原则。（3）选择候选点中的极值点作为特征点。在一定窗口内（可以不同于兴趣值计算窗口，如5X5,7X7或9X9像元），将候选点中兴趣值不是最大者全部去掉，仅留下最大者，该像索即为一个特征点。这一步骤可称为“抑制局部非最大”。2.2Forstner算子Forstner算子是一种摄影测量常用的点特征定位算子。该算子通过计算各像素的Robert梯度和像素（c,r）为中心的一个窗口（如5X5）的灰度协方差矩阵，在影像中寻找具有尽

6、可能小的接近圆的误差椭圆的点作为特征点。其步骤［2］为：（1）计算各像素的Robert梯度。（2）计算1X1（如5X5或更大）窗口中灰度的协方差矩阵：（3）计算兴趣值q与w。英中DetN代表矩阵N的行列式，trN为矩阵N的迹。可以证明，q是像素（c,r）对应的误差椭圆的圆度。q二0,表明该点可能位于边缘上；如果q二1,表明为一圆。w为该像元的权。（4）确定待选点。如果兴趣值大于给定的阈值，则该像元为待选点。阈值为经验值，可参考下列值：其屮W为权平均值，WC为权的屮值。当q>Tq且w>Tw时，该像元为待选点。（5）选取极值点。以权值w为依据，选

7、择极值点，即在一个适当窗口中选择w最大的待选点，而去掉其余的点。2.3Harris角点提取应用Harris方法提取图像中角点的过程可以分为以下几步［4］：（1）计算图像像素点在水平和垂直方向上的梯度，以及两者的乘积,得到M中4个元素的值。（2）对图像进行高斯滤波，得到新的Mo（3）计算原图像上对应的每个像素点的兴趣值，即R值。（4）选取局部极值点。Harris方法认为，特征点是局部范围内的极大兴趣值对应的像素点。（5）设定阈值，选取一定量的介点。3实验分析与结论下面将主要从定位的准确性和提取速度两方面对三种算法的角点提取性能进行分析比较。2.

8、1Moravec算了Moravec算子计算简单，运行速度快，易实现，但是容易提取出错误点或出现定位错误，且对斜边十分敏感。Moravec算子中有3个可变的参数，分别