角點(diǎn)檢測(cè)，matlab角點(diǎn)檢測(cè)方法

來源：整理時(shí)間：2023-08-24 20:23:52 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，matlab角點(diǎn)檢測(cè)方法
2，什么是角點(diǎn)檢測(cè)角點(diǎn)檢測(cè)能做什么opencv的
3，角點(diǎn)檢測(cè)的小結(jié)
4，如何選定圖像的感興趣區(qū)域進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè) opencv
5，角點(diǎn)檢測(cè)的簡(jiǎn)介
6，角點(diǎn)檢測(cè)的幾種基本方法

1，matlab角點(diǎn)檢測(cè)方法

知道什么叫角點(diǎn)么？連續(xù)點(diǎn)，左右極限存在但不相等，這樣的點(diǎn)叫角點(diǎn)。那就檢測(cè)是否連續(xù)，然后求左右極限，就行了。

matlab角點(diǎn)檢測(cè)方法

2，什么是角點(diǎn)檢測(cè)角點(diǎn)檢測(cè)能做什么opencv的

目前的角點(diǎn)檢測(cè)算法可歸納為3類：基于灰度圖像的角點(diǎn)檢測(cè)、基于二值圖像的角點(diǎn)檢測(cè)、基于輪廓曲線的角點(diǎn)檢測(cè)?；诨叶葓D像的角點(diǎn)檢測(cè)又可分為基于梯度、基于模板和基于模板梯度組合3類方法，其中基于模板的方法主要考慮像素領(lǐng)域點(diǎn)的灰度變化，即圖像亮度的變化，將與鄰點(diǎn)亮度對(duì)比足夠大的點(diǎn)定義為角點(diǎn)。常見的基于模板的角點(diǎn)檢測(cè)算法有Kitchen-Rosenfeld角點(diǎn)檢測(cè)算法，Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法、KLT角點(diǎn)檢測(cè)算法及SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法。和其他角點(diǎn)檢測(cè)算法相比，SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法具有算法簡(jiǎn)單、位置準(zhǔn)確、抗噪聲能力強(qiáng)等特點(diǎn)。

什么是角點(diǎn)檢測(cè)角點(diǎn)檢測(cè)能做什么opencv的

3，角點(diǎn)檢測(cè)的小結(jié)

角點(diǎn)作為圖像上的特征點(diǎn),包含有重要的信息，在圖像融合和目標(biāo)跟蹤及三維重建中有重要的應(yīng)用價(jià)值。但是基于實(shí)際應(yīng)用需求,從角點(diǎn)檢測(cè)的快速性、準(zhǔn)確性、魯棒性等要求出發(fā),可以看出上面對(duì)各種角點(diǎn)檢測(cè)算法的分析各有利弊。直接基于圖像的角點(diǎn)檢測(cè)基本上是全局搜索；基于邊緣輪廓的角點(diǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)量較少,可以采用多分辨分析并行處理,從灰度圖像得到邊緣輪廓曲線要經(jīng)過兩次以上的全局搜索,速度并不是很快,但對(duì)角點(diǎn)的誤檢和漏檢要比直接基于圖像的方法好得多。如果在得到輪廓曲線的過程中應(yīng)用一些其他的變換方法,就計(jì)算的速度而言,下降不少，所以一般快速的、較準(zhǔn)確的角點(diǎn)檢測(cè)使用直接基于圖像模板的方法完全可以滿足需要,但如果對(duì)角點(diǎn)的完備性要求較高,那么使用基于輪廓線的多尺度分析方法應(yīng)該給予考慮。

角點(diǎn)檢測(cè)的小結(jié)

4，如何選定圖像的感興趣區(qū)域進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè) opencv

右鍵選擇傳感器(英文名稱:transducer/sensor)是一種檢測(cè)裝置，能感受到被測(cè)量的信息，并能將感受到的信息，按一定規(guī)律變換成為電信號(hào)或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲(chǔ)、顯示、記錄和控制等要求。傳感器的特點(diǎn)包括:微型化、數(shù)字化、智能化、多功能化、系統(tǒng)化、網(wǎng)絡(luò)化。它是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)和自動(dòng)控制的首要環(huán)節(jié)。傳感器的存在和發(fā)展，讓物體有了觸覺、味覺和嗅覺等感官，讓物體慢慢變得活了起來。通常根據(jù)其基本感知功能分為熱敏元件、光敏元件、氣敏元件、力敏元件、磁敏元件、濕敏元件、聲敏元件、放射線敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大類。

檢查下cvgoodfeaturestotrack()函數(shù)輸入格式是否正確：image ，eig_image ，temp_image；這三個(gè)格式分別是：uchar/f32，f32,f32不是格式問題，確保imga的取到圖像的前提下，修改后面參數(shù)“3,0,04”為“3,1,0.04”試試

5，角點(diǎn)檢測(cè)的簡(jiǎn)介

角點(diǎn)檢測(cè)算法可歸納為3類：基于灰度圖像的角點(diǎn)檢測(cè)、基于二值圖像的角點(diǎn)檢測(cè)、基于輪廓曲線的角點(diǎn)檢測(cè)?；诨叶葓D像的角點(diǎn)檢測(cè)又可分為基于梯度、基于模板和基于模板梯度組合3類方法，其中基于模板的方法主要考慮像素領(lǐng)域點(diǎn)的灰度變化，即圖像亮度的變化，將與鄰點(diǎn)亮度對(duì)比足夠大的點(diǎn)定義為角點(diǎn)。常見的基于模板的角點(diǎn)檢測(cè)算法有Kitchen-Rosenfeld角點(diǎn)檢測(cè)算法，Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法、KLT角點(diǎn)檢測(cè)算法及SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法。和其他角點(diǎn)檢測(cè)算法相比，SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法具有算法簡(jiǎn)單、位置準(zhǔn)確、抗噪聲能力強(qiáng)等特點(diǎn)。

6，角點(diǎn)檢測(cè)的幾種基本方法

也稱為特征點(diǎn)檢測(cè)。角點(diǎn)通常被定義為兩條邊的交點(diǎn)，更嚴(yán)格的說，角點(diǎn)的局部鄰域應(yīng)該具有兩個(gè)不同區(qū)域的不同方向的邊界。而實(shí)際應(yīng)用中，大多數(shù)所謂的角點(diǎn)檢測(cè)方法檢測(cè)的是擁有特定特征的圖像點(diǎn)，而不僅僅是“角點(diǎn)”。這些特征點(diǎn)在圖像中有具體的坐標(biāo)，并具有某些數(shù)學(xué)特征，如局部最大或最小灰度、某些梯度特征等?，F(xiàn)有的角點(diǎn)檢測(cè)算法并不是都十分的魯棒。很多方法都要求有大量的訓(xùn)練集和冗余數(shù)據(jù)來防止或減少錯(cuò)誤特征的出現(xiàn)。角點(diǎn)檢測(cè)方法的一個(gè)很重要的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是其對(duì)多幅圖像中相同或相似特征的檢測(cè)能力，并且能夠應(yīng)對(duì)光照變化、圖像旋轉(zhuǎn)等圖像變化。 Moravec角點(diǎn)檢測(cè)算法Moravec角點(diǎn)檢測(cè)算法是最早的角點(diǎn)檢測(cè)算法之一。該算法將角點(diǎn)定義為具有低“自相關(guān)性”的點(diǎn)。算法會(huì)檢測(cè)圖像的每一個(gè)像素，將像素周邊的一個(gè)鄰域作為一個(gè)patch，并檢測(cè)這個(gè)patch和周圍其他patch的相關(guān)性。這種相關(guān)性通過兩個(gè)patch間的平方差之和(SSD)來衡量，SSD值越小則相似性越高。如果像素位于平滑圖像區(qū)域內(nèi)，周圍的patch都會(huì)非常相似。如果像素在邊緣上，則周圍的patch在與邊緣正交的方向上會(huì)有很大差異，在與邊緣平行的方向上則較為相似。而如果像素是各個(gè)方向上都有變化的特征點(diǎn)，則周圍所有的patch都不會(huì)很相似。Moravec會(huì)計(jì)算每個(gè)像素patch和周圍patch的SSD最小值作為強(qiáng)度值，取局部強(qiáng)度最大的點(diǎn)作為特征點(diǎn)。 Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法Moravec角點(diǎn)檢測(cè)算法有幾個(gè)很明顯的缺陷：1，強(qiáng)度值的計(jì)算并不是各向同性的，只有離散的8個(gè)45度角方向被考慮。因?yàn)閜atch的評(píng)議比較最多只有8個(gè)方向；2，由于窗口是方形并且二元的，因此相應(yīng)函數(shù)會(huì)有噪聲；3，對(duì)邊緣的相應(yīng)太簡(jiǎn)單，因?yàn)閺?qiáng)度值盡取SSD的最小值；FAST角點(diǎn)檢測(cè)算法Smith 和 Brady在1997年提出了一種完全不同的角點(diǎn)提取方法，即“SUSAN (Smallest UnivalueSegment AssimilatingNucleus)”提取算子。SUSAN 提取算子的基本原理是，與每一圖像點(diǎn)相關(guān)的局部區(qū)域具有相同的亮度。如果某一窗口區(qū)域內(nèi)的每一像元亮度值與該窗口中心的像元亮度值相同或相似，這一窗口區(qū)域?qū)⒈环Q之為“USAN”。計(jì)算圖像每一像元的“USAN”，為我們提供了是否有邊緣的方法。位于邊緣上的像元的“USAN”較小，位于角點(diǎn)上的像元的“USAN”更小。因此，我們僅需尋找最小的“USAN”，就可確定角點(diǎn)。該方法由于不需要計(jì)算圖像灰度差，因此，具有很強(qiáng)的抗噪聲的能力。Edward Rosten and TomDrummond 在2006年提出了一種簡(jiǎn)單快速的角點(diǎn)探測(cè)算法，該算法檢測(cè)的角點(diǎn)定義為在像素點(diǎn)的周圍鄰域內(nèi)有足夠多的像素點(diǎn)與該點(diǎn)處于不同的區(qū)域。應(yīng)用到灰度圖像中，即有足夠多的像素點(diǎn)的灰度值大于該點(diǎn)的灰度值或者小于該點(diǎn)的灰度值。考慮下圖中p點(diǎn)附近半徑為3的圓環(huán)上的16個(gè)點(diǎn)，一個(gè)思路是若其中有連續(xù)的12個(gè)點(diǎn)的灰度值與p點(diǎn)的灰度值差別超過某一閾值，則可以認(rèn)為p點(diǎn)為角點(diǎn)。這一思路可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行加速。對(duì)同一類圖像，例如同一場(chǎng)景的圖像，可以在16個(gè)方向上進(jìn)行訓(xùn)練，得到一棵決策樹，從而在判定某一像素點(diǎn)是否為角點(diǎn)時(shí)，不再需要對(duì)所有方向進(jìn)行檢測(cè)，而只需要按照決策樹指定的方向進(jìn)行2-3次判定即可確定該點(diǎn)是否為角點(diǎn)。

目前的角點(diǎn)檢測(cè)算法可歸納為3類：基于灰度圖像的角點(diǎn)檢測(cè)、基于二值圖像的角點(diǎn)檢測(cè)、基于輪廓曲線的角點(diǎn)檢測(cè)?；诨叶葓D像的角點(diǎn)檢測(cè)又可分為基于梯度、基于模板和基于模板梯度組合3類方法，其中基于模板的方法主要考慮像素領(lǐng)域點(diǎn)的灰度變化，即圖像亮度的變化，將與鄰點(diǎn)亮度對(duì)比足夠大的點(diǎn)定義為角點(diǎn)。常見的基于模板的角點(diǎn)檢測(cè)算法有kitchen-rosenfeld角點(diǎn)檢測(cè)算法，harris角點(diǎn)檢測(cè)算法、klt角點(diǎn)檢測(cè)算法及susan角點(diǎn)檢測(cè)算法。和其他角點(diǎn)檢測(cè)算法相比，susan角點(diǎn)檢測(cè)算法具有算法簡(jiǎn)單、位置準(zhǔn)確、抗噪聲能力強(qiáng)等特點(diǎn)。