学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
基于MIC的快速角点提取算法研究与实现
作 者: 刘文辉
导 师: 王琰
学 校: 沈阳理工大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 角点检测 MIC算法 棋盘格角点提取
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 21次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
角点作为图像的特征之一,包含了丰富的图像信息,角点检测在图像的处理中有着非常重要的作用。在众多的角点检测算法中,Harris算法提取的效果相对较好,然而由于其需要对图像进行梯度求解及三次高斯滤波,运算量大,不适合图像的实时应用;SUSAN算法无需求导,运算速度快,比较适合边缘清晰的图像角点提取,而对于边缘模糊的图像提取效果较差;MIC算法由于采用了多栅格算法,运算速度很快,非常适合用于图像的实时处理,但是它的检测效率不高,因此本文在此基础上做进一步研究,实现一种提取效果较好的快速角点提取算法。本文重点分析了Harris算法、SUSAN算法等传统的角点检测算法,学习了这些算法的实现原理,通过实验验证了这些算法的检测效果,根据实验的结果分析了这些算法的特性,重点研究了MIC算法使用不同的模板对结果产生的影响。结合这些研究成果,针对MIC算子不能区分部分边缘点和角点的缺陷,提出了一种自适应边缘伪角点滤除的算法。在边缘清晰的情况下,使用求USAN区域的方法过滤掉边缘点;在边缘模糊的情况下,使用模板较大的插值方法计算其角点响应值。实验证明,该算法能够很好地区分出边缘点和角点,达到提耿角点的目的。在棋盘格角点提取的研究中,使用MIC算法来加快棋盘格角点检测的速度,在MIC算法初提取候选角点的基础上进一步实现棋盘格角点的定位。本文采用了两种准确定位角点的方法,一种是计算量小、易于实现的SV算法,一种是基于棋盘格特征的算法,前者通过计算对称性和方差定位棋盘格角点,后者通过棋盘格角点邻域特征定位棋盘格角点。实验表明,这两种算法能够有效快速地检测到正确的棋盘格角点,适用于棋盘格角点的实时检测。本文实现了一个图像角点检测的平台,能够准确检测到普通图像的角点和棋盘格图像的棋盘格角点。该平台提供了多种角点检测算法,在提取角点的过程中可以根据实际情况选择不同的角点检测算法进行处理。
|
全文目录
摘要 6-7 Abstract 7-12 第1章 绪论 12-18 1.1 课题背景与研究意义 12-14 1.1.1 课题背景 12-13 1.1.2 研究意义 13-14 1.2 研究现状 14-16 1.3 论文内容和组织结构 16-18 1.3.1 论文研究内容 16 1.3.2 论文组织结构 16-18 第2章 相关技术 18-39 2.1 Moravec算法 19-22 2.1.1 算法介绍 19-20 2.1.2 算法步骤 20-21 2.1.3 实验结果及分析 21-22 2.2 Harris算法 22-25 2.2.1 算法介绍 22-24 2.2.2 算法步骤 24 2.2.3 实验结果及分析 24-25 2.3 SUSAN算法 25-29 2.3.1 算法介绍 25-27 2.3.2 算法步骤 27-28 2.3.3 实验结果及分析 28-29 2.4 MIC-4邻域算法 29-34 2.4.1 算法介绍 29-33 2.4.2 算法步骤 33 2.4.3 实验结果及分析 33-34 2.5 MIC-8邻域算法 34-38 2.5.1 算法介绍 34-36 2.5.2 算法步骤 36 2.5.3 实验结果及分析 36-38 2.6 本章小结 38-39 第3章 MIC改进算法研究与实现 39-51 3.1 MIC改进算法介绍 39-46 3.1.1 改进思想的提出 39-40 3.1.2 模板的选取 40-41 3.1.3 算法流程 41-44 3.1.4 邻域边缘清晰度的判定 44-46 3.2 改进算法的具体实验步骤 46 3.3 改进算法的实验结果及分析 46-49 3.3.1 准确性 46-49 3.3.2 时间复杂度 49 3.4 本章小结 49-51 第4章 基于MIC的快速棋盘格角点提取算法研究 51-68 4.1 棋盘格角点提取研究介绍 51-52 4.2 基于MIC和SV算法的棋盘格角点快速提取 52-59 4.2.1 算法简介 52-53 4.2.2 角点初定位 53-54 4.2.3 棋盘格角点像素级定位 54-55 4.2.4 棋盘格角点精确定位 55-56 4.2.5 算法的实验步骤 56-57 4.2.6 实验结果及分析 57-59 4.3 基于MIC和棋盘格特征的角点快速提取 59-66 4.3.1 算法介绍 60-63 4.3.2 算法的实验步骤 63-64 4.3.3 实验结果及分析 64-66 4.4 本章小结 66-68 第5章 基于机器视觉的快速角点检测 68-77 5.1 实验平台简介 68 5.2 系统总体设计 68-70 5.3 系统主要功能详细介绍 70-76 5.3.1 MIC改进算法的角点检测流程 71-73 5.3.2 棋盘格图像的角点检测算法流程 73-76 5.4 本章小结 76-77 结论 77-79 参考文献 79-82 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 82-83 致谢 83
|
相似论文
- 交通事故现场相机标定及测距技术研究,TP399-C6
- 图像角点检测算法研究,TP391.41
- 图像拼接技术研究,TP391.41
- PCB视觉检测系统中相机标定算法与位姿测定技术,TP391.41
- 基于OpenCV的集装箱加强板焊接自动定位系统的开发,U169
- 舌诊客观化中若干图像分析技术研究,TP391.41
- 基于多特征和人工免疫优化算法的医学图像配准方法研究,TP391.41
- 基于特征点匹配的障碍物检测算法的研究与实现,U463.6
- 小波分析在掌纹图像特征提取中的应用,TP391.41
- 视觉测量系统的摄像机标定及其应用研究,TP391.41
- 面向投影的手影互动技术研究及应用,TP391.41
- 基于双目视觉的河道测量技术研究,TP391.41
- GPU在车辆检测与跟踪系统中的应用研究,TP391.41
- 基于双镜面成像的单摄像机标定方法研究,TP391.41
- 雌雄蚕卵激光自动分选仪及散卵式光电自动分选仪的研究,TP391.41
- 基于轮廓的图像局部不变特征检测方法研究,TP391.41
- 基于KLT与Mean-Shift的目标跟踪研究,TP391.41
- 运动目标跟踪系统的设计与实现,TP391.41
- 摄像机标定相关问题研究,TP391.41
- 同轴异场图片的图像配准算法研究,TP391.41
中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
© 2012 www.xueweilunwen.com
|