基于梯度相关矩阵的切点检测-论文.pdf

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1、第34卷光学学报光学前沿——信息光学2014年9月ACTA0PTICASINICA专刊基于梯度相关矩阵的切点检测张江伟刘松林牛照东刘方陈曾平(国防科学技术大学自动目标识别重点实验室，湖南长沙410073)摘要切点是表征图像中平面曲线局部形状变化的重要点特征，现有的研究鲜有涉及。构建了表征平面醢线局部几何特征的梯度相关矩阵(GCMs)，通过GCMs行列式检测到了角点，但无法检测典型切点模型。由于GCM行列式仅在直线段上的点处取零，可将平面曲线分段为平面子直线段和子曲线段，结合方向函数，检测位于子直线段与子曲线段之间、或子曲线段上的切点。利用精确度(A

2、CU)与定位误差(LE)准则测试算法，给出实验仿真结果，证明算法有效，具有较好的稳健性。关键词图像处理；切点检测；梯度相关矩阵；平面曲线中图分类号TP391．4文献标识码Adoi：10．3788／AOS201434．sl10004TangentVerticesDetectionBasedonGradientCorrelationMatricesofPlanarCurvesZhangJiangweiLiuSonglinNiuZhaodongLiuFangChenZengping(AutomaticTargetRecognitionLaboratory

3、，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha，Hunan410073，China)AbstractTangentverticesareimportantfeaturepointscharacterizingthelocalshapechangesofplanarcurvesintheimage．buttherearefewresearchesaimingatthem．Gradientcorrelationmatrices(GCMs)areconstructedwhichencodethegeomet

4、ricfeaturesofthesecurves．CornersaredetectedbythedeterminantsoftheGCMs，butthismethodisinvalidtodetecttangentverticesoftypicaltangentmodels．ThedeterminantsoftheGCMsarefoundtobezeromerelyatpointsonstraight-linesegmentsSOthatplanarcurvescanbedividedintosub—straight-linesegmentsand

5、sub—curve—linesegments．Combiningthefunctionofdirectionorientation，tangentverticesarelocatedbetweenthesub-straight—linesegmentsandthesub—curve-linesegments。oronthesub—curve—linesegments．Theaccuracyandlocationerrorcriteriaareutilizedtotestthealgorithmandexperimenta1resultsaresho

6、wn．Theseresultsdemonstratethatthealgorithmofthispapercandetecttangentverticesefficientlyandisrobusttonoise．Keywordsimageprocessing；tangentvertexdetection；gradientcorrelationmatrix；planarcurveOCIScodes1O0．4550：040．1240：040．18801引言(或一条直线与一条曲线)交于一点，使得它们在该点处的切线方向相同，则称该点为切点，它是曲线转点特

7、征是图像中的重要特征，它被广泛应用在场景分析、运动估计、机器人导航、三维重建和目标变为直反线的点或改变其曲率的点，与角点不同。切点反映图像中平面曲线形状的缓慢变化，可以用跟踪等领域⋯1]。角点和切点反映了图像中平面曲于突破角点仅能表征图像中平面曲线剧烈形状变化线的形状变化，是两种非常重要的点特征，其中，针的局限。常规的角点检测方法不适于切点检测。本对角点检测的方法种类繁多，它是一个古老的课题；文将在角点检测的基础上研究切点检测。而对于切点检测的研究却少之又少。两条光滑曲线收稿日期：2014—03—31；收到修改稿日期：2014—05—06作者简介：

8、张江伟(199O一)，男，硕士研究生，主要从事红外目标建模与自动识别等方面的研究。E-mail：zjwhsj16sina．