基于kd曲率的自適應(yīng)支撐鄰域角點(diǎn)檢測

作者:蘭國清; 胡旭曉; 王永力; 吳躍成 浙江理工大學(xué)機(jī)械與自動(dòng)控制學(xué)院; 浙江杭州310018

摘要:根據(jù)kd曲率計(jì)算方法具有比傳統(tǒng)方法簡捷的特點(diǎn),提出了基于kd曲率自適應(yīng)支撐鄰域的角點(diǎn)檢測方法.首先,用Canny算子提取初步輪廓曲線,然后進(jìn)行融合填補(bǔ),再篩選出高質(zhì)量的輪廓曲線,并對(duì)曲線進(jìn)行高斯核平滑.從算法魯棒性考慮,提出一種新的思想,即尋找一個(gè)可以確定一條曲線總體支撐鄰域的參數(shù),使其隨著仿射變換在噪聲干擾下發(fā)生有規(guī)律的變化,從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)支撐鄰域的角點(diǎn)檢測,并用自適應(yīng)閾值和非極大值抑制來排除偽角點(diǎn)和弱角點(diǎn),最后提取精確的角點(diǎn).通過實(shí)驗(yàn)與Harris、He&Yang、CPDA、KD、ANDD等算法對(duì)比,該算法的定位誤差和錯(cuò)誤率較低,而平均重復(fù)率明顯較高,具有更好的角點(diǎn)檢測性能.

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