基于Harris角点和高斯差分的特征点提取算法

被引：19

作者：

高健

黄心汉

彭刚

王敏

吴祖玉

机构：

[1] 华中科技大学控制科学与工程系

来源：

模式识别与人工智能 | 2008年 / 21卷 / 02期

关键词：

尺度不变特征; Harris角点; 图像金字塔; 高斯差分;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对目前图像处理中的尺度不变特征点提取算法计算量较大、实时性较差的问题,本文提出一种非完整金字塔的尺度空间结构,并从理论上分析其对算法性能的影响.再以此为基础提出一种基于Harris角点和高斯差分的快速特征点提取算法.这种算法先在非完整金字塔尺度空间的各层图像上提取Harris角点,再利用高斯差分确定最终特征点.在保证性能的同时,算法的实时性得到明显改善.实验结果也证明该算法的有效性.

引用

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