改进的自适应SUSAN角点特征提取方法

发布时间：2018-09-12 14:12

【摘要】：针对目前大多数的角点特征提取算法存在算法结构过于复杂、运行效率偏低及可推广性偏差等方面的局限性,该文通过改进SUSAN算法中灰度差阈值的获取方法,提出一种自适应的角点特征提取方法。该方法首先采用高斯滤波对原始影像做预处理,然后利用Ly算子初步探测概略角点特征集合,最后利用改进的SUSAN角点检测算法从概略角点特征精确确定角点特征。实验结果表明,该方法提高了角点检测的精度,缩短了角点特征提取时间,具有较好的鲁棒性。
[Abstract]:Aiming at the limitations of most corner feature extraction algorithms, such as complex structure, low running efficiency and extensibility deviation, this paper improves the method of obtaining gray difference threshold in SUSAN algorithm. An adaptive corner feature extraction method is proposed. Firstly, Gao Si filter is used to preprocess the original image, then Ly operator is used to detect the general corner feature set. Finally, the improved SUSAN corner detection algorithm is used to accurately determine the corner feature from the approximate corner feature. The experimental results show that this method improves the accuracy of corner detection, shortens the time of corner feature extraction, and has good robustness.
【作者单位】： 福州市勘测院;闽江学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2239269