基于角度累加的鲁棒角点检测算法

发布时间：2018-03-03 04:20

  本文选题：角点检测　切入点：角度累加　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了更好地进行角点检测,提出一种基于角度累加的鲁棒角点检测算法.首先定义反映边缘点特征的角度累加概念,并在"单弦"下计算边缘点的角度累加值来获取候选角点,避免邻近角点的丢失;然后构造局部自适应阈值来去除圆形角点,并提出其支撑邻域和比例系数的选取方法;最后通过"多弦"下的角度累加乘积来获取角点特征值,并构造全局阈值来去除虚假角点.实验结果表明,该算法提高了角点检测正确率,并且在角点重复率及定位误差方面也优于其他算法.
[Abstract]:In order to detect corners better, a robust corner detection algorithm based on angle accumulation is proposed. Firstly, the concept of angle accumulation, which reflects the feature of edge points, is defined, and the angle accumulation value of edge points is calculated under "single string" to obtain candidate corner points. The local adaptive threshold is constructed to remove the circular corner, and the selection method of supporting neighborhood and scale coefficient is proposed. Finally, the corner eigenvalue is obtained by the angle cumulative product under "multi-string". The experimental results show that the proposed algorithm improves the accuracy of corner detection and is superior to other algorithms in corner repetition rate and location error.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61379123,61402415) 浙江工业大学校级自然科学基金(2014XY006)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1559509