基于k-余弦曲率的圖像角點(diǎn)檢測(cè)算法.pdf

1、角點(diǎn)是圖像的重要局部特征,在圖像配準(zhǔn)、目標(biāo)描述與識(shí)別及運(yùn)動(dòng)估計(jì)、目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域中,角點(diǎn)檢測(cè)具有十分重要的意義。目前的角點(diǎn)檢測(cè)算法主要分為基于圖像的角點(diǎn)檢測(cè)和基于輪廓曲線曲率的角點(diǎn)檢測(cè)兩大類。而由于結(jié)合多尺度技術(shù)的角點(diǎn)檢測(cè)算法更能夠相對(duì)完整地描述圖像的整體特征同時(shí)也不至于失去其細(xì)節(jié)特征，因此越來(lái)越受到廣泛關(guān)注。本文在分析了現(xiàn)有的一些主要算法基礎(chǔ)上，將多尺度思想與k-余弦曲率結(jié)合，提出了一款新的圖像角點(diǎn)檢測(cè)算法，即基于k-余弦曲率的多尺度角

2、點(diǎn)檢測(cè)算法。
　　基于k-余弦曲率的多尺度角點(diǎn)檢測(cè)算法首先利用Canny邊緣檢測(cè)算法提取圖像中物體的邊緣輪廓曲線；然后使用k-余弦曲率計(jì)量圖像輪廓曲線上的曲率值，通過(guò)控制輸入的參數(shù)得到不同尺度下的曲率；最后將多個(gè)尺度下的曲率值相加后取平均值，其局部極值并超過(guò)給定閾值的點(diǎn)輸出為角點(diǎn)。相對(duì)于單一尺度算法，本算法平衡了對(duì)圖像整體特征和細(xì)節(jié)特征的把握，從而能夠得到更理想的角點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果。而相對(duì)于現(xiàn)有基于尺度空間技術(shù)的角點(diǎn)檢測(cè)算法來(lái)講，本文的

3、算法具有復(fù)雜程度小，計(jì)算成本低的優(yōu)點(diǎn)。
　　首先綜述角點(diǎn)檢測(cè)算法的現(xiàn)狀，介紹了直接角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)，多尺度角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)以及曲率尺度空間（CSS）技術(shù)等相應(yīng)的理論基礎(chǔ)。然后描述了圖像角點(diǎn)檢測(cè)的算法框架，以及實(shí)現(xiàn)圖像角點(diǎn)檢測(cè)的算法步驟和細(xì)節(jié)。接著提出基于k-余弦曲率的角點(diǎn)檢測(cè)算法，并應(yīng)用多尺度思想闡述其基本原理，通過(guò)一個(gè)實(shí)例論述了多尺度k-余弦曲率相對(duì)于原k-余弦曲率的優(yōu)勢(shì)，最后通過(guò)一系列的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了新算法在角點(diǎn)檢測(cè)任務(wù)中具有良好的效