增强现实飞机维修过程中角点检测方法优化

发布时间：2021-05-18 04:39

　　针对增强现实飞机维修中角点检测方法存在的问题,提出一种角点检测优化方法。用维纳滤波复原样本图像,通过8邻域比较法滤掉约占总像素点60%的非特征点得到初始点集;建立以角点质量等级Q和相邻角点最小距离限度Dmin双参数为核心的改进Harris算法,借助Matlab分析得出最优的Q值和Dmin值,将最优参数带入改进算法后可得到更加准确、分散的角点。实验结果表明,该优化方法与传统方法相比在速度和准确性上有了明显提高,利于后期样本图像与维修现场间的实时匹配。 

【文章来源】：计算机工程与设计. 2020,41(11)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 改进角点检测算法总体流程
    1.1 Harris角点检测算法
    1.2 改进算法的总体流程
2 实验过程与结果分析
    2.1 最优参数求取过程
    2.2 优化算法实验结果分析
3 结束语



本文编号：3193130