基于多尺度曲率乘积的鲁棒图像角点检测

被引：22

作者：

张小洪 ^{[1
]}

雷明 ^{[2
]}

杨丹 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学软件学院

[2] 重庆大学数理学院

来源：

中国图象图形学报 | 2007年 / 07期

关键词：

曲率尺度空间角点检测; 多尺度积; 角点数一致性准则;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了更好地进行图像角点检测,在曲率尺度空间(CSS)框架下,提出了一种基于多尺度乘积的角点检测技术,其中曲率尺度积函数被定义为各个尺度下轮廓曲率的乘积,而角点则被定义为曲率乘积的局部极值点。这种尺度积不仅能显著地增强角点曲率极值点的峰值,同时能抑制噪声影响,而且不改变角点的位置,为了说明该技术的优点,根据角点数一致性(CCN)准则证明了该技术优于其他的角点检测算法。实验结果表明,该方法不仅具备优越的检测效果,并对噪声有较强的鲁棒性。

引用

页码：1270 / 1275

页数：6