残冰检测中飞机图像特征点精确提取算法.pdf

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1、第38卷第17期计算机工程2012年9月September2012V0l-38NO.17ComputerEngineering·人工智能及识别技术·文章编号:1oIlIl—_3428(2012)17—_o205—_04文献标识码:A中固分类号:TP301·6残冰检测中飞机图像特征点精确提取算法高建树’,杨涛(1天津大学精密仪器光电子工程学院,天津300072;2.中国民航大学地面特种设备研究基地,天津300300)摘要:传统角点检测算法无法精确提取感兴趣的特征点。为此,提出一种新的特征点提取算法。通过曲率角点检测算法提取飞机图像的特征点,并

2、作为待匹配图像,采用像素相关性匹配算法进行特征点提取,利用飞机机身固定结构约束匹配算法去除误匹配对。实验结果表明,该算法具有较好的适应性,能够精确提取特征点。关键词:特征点提取;无目的性;模板匹配;像素相关性;误匹配对;固定结构约束FeaturePointAccurateExtractionAlgorithmofAirplaneImageinResidualIceDetectionGAOJian.shu,YANGTao。(1CollegeofPrecisionInstrumentandOpto—electronicsEngineering,

3、TianjinUniversity,Tianjin300072,China;2.AirportGroundSpecialEquipmentsResearchBase,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)[Abstract]Traditionalcomerdetectionalgorithmcannotextracttheinterestedfeaturepoint.Inordertosolvethisproblem,thispaperproposesanewtemplatem

4、atchingalgorithm.Inthispaper.thespecialpointsofairplaneimagearegottenbycuⅣatLlrecomerdetectionalgorithmasthematchingimage.Templatematchingalgorithmisusedtoextractthebestmatchpoints.Thefeaturesoftheimagewithdiferentilluminationconditionsandshootinganglesareextractedandmatch

5、ed.Experimentalresultsshowthatthealgorithmhasbetteradaptability,andimprovetheaccuracyofmatching.[Keywordslfeaturepointextraction;purposelessness;templatematching;pixel—coherence;mismatchingpair;fixedstructurerestraintDOh10.3969/jissn.1000-3428.2012.170561概述点,并记录了其匹配对。由于现有的

6、像素相关性匹配算法随着国民经济的快速发展,中国民航系统也正进入一是根据像素值运算而得到的,因此受光照影响较大,特征个快速的发展时期。残冰检测成为民航研究领域的重要任点匹配提取后仍存在误匹配对。根据飞机机身固定结构务。为了实现自动检测并避免区域漏检,需要连续顺序检(飞机的舱门、翼展等)的特性提出机身固定结构约束匹配测飞机的每一个待检区域,因此,需要多扫描区域。实现算法进一步剔除误匹配对,从而提取出精确的匹配点。该控制的前提条件是确定检测系统相对于被测飞机的相2飞机图像轮廓角点的提取对位姿。为了达到精确的姿态估计,飞机图像特征点的精本文基于飞机

7、机体的结构特征(翼尖/舷窗等边角点、确提取成为了关键性前提。当前图像特征点提取算法主要空速管等特定构件),采用曲率角点检测算法[4-5]提取特征有:文献[1]提出的曲率角点提取算法,文献[2]提出的尺点。该检测算法的优点在于抗噪声强、不受光照的影响。度不变Sift算法,及文献[3]提出的Harris算法等。曲线的曲率可由曲线上的离散点近似求得,通常算法采用传统特征点提取算法只是依据曲率或像素灰度值的三点法。三点法采用当前点P、前一点PH和后一点P变化而定义为特征点,均不具有目的性,即无法精确提取来计算曲率,但这种方法的计算区域较小,其结果对

8、噪声出感兴趣的特征点。这样为后续的姿态估计算法带来了较较为敏感。本文为了克服其缺点,采用十一点算法计算曲大的困难。本文针对上述问题,提出一种基于模板匹配算率,此方法扩大了计算区域

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