基于多尺度Gabor滤波器的兴趣点检测

发布时间：2017-09-08 15:22

  本文关键词：基于多尺度Gabor滤波器的兴趣点检测

  更多相关文章： 兴趣点检测 多尺度Gabor滤波器 灰度变化信息 归一化信息熵 乘积

【摘要】：为了提高兴趣点的定位准确性,提出一种基于边缘轮廓的兴趣点检测算法。首先利用Canny边缘检测器提取边缘,将提取的边缘进行间隙填补。然后利用多尺度Gabor滤波器的虚部与输入图像卷积运算较好的提取灰度变化信息,并获得不同尺度下边缘轮廓线上像素点的归一化信息熵值。最后利用不同尺度下边缘轮廓线上像素点归一化信息熵的乘积作为新的兴趣点测度提取兴趣点。与Harris,CPDA,HeYung三种经典算法相比较,实验结果表明论文提出的算法是最优的,图像经过加噪后仍能很好的提取到兴趣点,具有较好定位准确性。
【作者单位】： 西安工程大学电子信息学院;
【关键词】： 兴趣点检测 多尺度Gabor滤波器 灰度变化信息 归一化信息熵 乘积
【分类号】：TP391.41;TN713
【正文快照】： 1引言兴趣点检测作为一个初始步骤在各种图像处理和包括人脸识别、立体匹配、图像表征[1~2]等计算机视觉应用领域有着广泛的应用。我们把角点、线段交叉点和不同的交叉点作为兴趣点。兴趣点检测方法[3~4]主要有基于灰度的方法,基于模板的方法和基于轮廓的方法。基于灰度的方法

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本文编号：814776