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混合Forstner算法和SIFT灰度图像特征点提取 被引量：8
1
作者 张艳 张志成 《科技通报》 北大核心 2012年第10期94-95,共2页
提出了一种混合Forstner算子和SIFT相结合的图像特征点提取算法。本文首先介绍了灰度图像特征点提取的原理,接着针对传统的Forstner算子需要对图像中所有的像素点进行扫描导致速度比较慢等问题,采用SIFT算法快速准确地去除一些无关的点... 提出了一种混合Forstner算子和SIFT相结合的图像特征点提取算法。本文首先介绍了灰度图像特征点提取的原理,接着针对传统的Forstner算子需要对图像中所有的像素点进行扫描导致速度比较慢等问题,采用SIFT算法快速准确地去除一些无关的点,然后在剩下的点中进行提取。实验结果证明了本文提出的方法能够有效地提取图像关键点信息。 展开更多
关键词 SIFT算法 特征提取 forstner算子
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基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统 被引量：12
2
作者 李鹏飞 郑明智 景军锋 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2017年第3期42-47,共6页
在服装尺寸在线测量过程中,针对传统人工测量所带来的误差率高、成本高、效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统。服装尺寸在线测量系统从硬件和软件2个方面进行设计。系统硬件部分主要功能是通过CCD相机实现服装... 在服装尺寸在线测量过程中,针对传统人工测量所带来的误差率高、成本高、效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的服装尺寸在线测量系统。服装尺寸在线测量系统从硬件和软件2个方面进行设计。系统硬件部分主要功能是通过CCD相机实现服装图像的采集;系统的软件部分是整个系统的核心,通过角点检测算法对特征点进行提取和定位,针对Forstner算法需要对图像中的每一个像素点进行扫描,从而导致检测速度比较慢的问题,采用SIFT算法先对图像进行快速的筛选,去除一些无关的点,然后运用Forstner算法在初选点集中进行角点提取。通过对提取出的关键角点进行坐标定位分析和比例尺寸测量,得到所测服装的真实值,并且运用友好的人机界面显示出尺寸测量的结果。所设计的系统用于对512×512的256级灰度图像进行检测,尺寸测量的标准误差均小于0.25 mm,重复性精度接近5 mm。实验误差和尺寸测量精度能够达到服装尺寸测量的标准。 展开更多
关键词 尺寸测量 图像处理 角点检测 SIFT算法 forstner算法
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改进的亚像素级快速角点检测算法 被引量：3
3
作者 韩斌 周增雨 王士同 《江苏科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第2期146-149,共4页
针对采用手工选择特征点能够保证特征点的均匀分布,但是自动化程度低而且耗时的问题,提出一种自动获取亚像素角点的新算法.该方法采用一种由粗到精的多层次检测策略,先采用SUSAN算法对角点粗定位,在此基础上用Forstner算子对角点精确定... 针对采用手工选择特征点能够保证特征点的均匀分布,但是自动化程度低而且耗时的问题,提出一种自动获取亚像素角点的新算法.该方法采用一种由粗到精的多层次检测策略,先采用SUSAN算法对角点粗定位,在此基础上用Forstner算子对角点精确定位.实验证明:文中的算法不仅保证SUSAN算法的灵活性和Forstner算子的亚像素级精度,而且速度快,并且对噪声具有鲁棒性.特征点的选择过程无须人工干预,完全自动化.算法克服了手工选择特征点耗时及自动化程度低的问题,而且能提取某些特殊性质的角点,具有自动自适应检测性能和较强的实用性. 展开更多
关键词 SUSAN算法 forstner算子 特征提取 点特征
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遥感多图像配准中自动提取特征点的并行算法 被引量：1
4
作者 郑明玲 周海芳 +1 位作者 刘衡竹 杨学军 《计算机工程与科学》 CSCD 2004年第10期45-48,共4页
在遥感多图像配准过程中特征点的选择是一个关键的步骤。实际处理的遥感图像一般很 大,选择足够的特征点又要保证配准的精确度是极其耗费时间的。本文提出了一种用于解决特征点选 择的高性能算法,并将该算法进行并行优化,既保证了特征... 在遥感多图像配准过程中特征点的选择是一个关键的步骤。实际处理的遥感图像一般很 大,选择足够的特征点又要保证配准的精确度是极其耗费时间的。本文提出了一种用于解决特征点选 择的高性能算法,并将该算法进行并行优化,既保证了特征点的数量,又减少了所需时间。 展开更多
关键词 遥感技术 图像配准 特征点 并行算法 图像处理 forstner算子
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基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法 被引量：4
5
作者 付利军 张福泉 杨金劳 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第9期190-198,共9页
目的针对当前基于灰度特征的图像匹配算法在遇到匹配图像存在较大的光照变换时,会引起较多的误匹配和漏匹配等问题,提出一种基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法。方法首先,利用Forstner算子来检测图像的特征点,接着用Hessia... 目的针对当前基于灰度特征的图像匹配算法在遇到匹配图像存在较大的光照变换时,会引起较多的误匹配和漏匹配等问题,提出一种基于信息特征耦合夹角一致性规则的图像匹配算法。方法首先,利用Forstner算子来检测图像的特征点,接着用Hessian矩阵最大特征值与其最小的特征值做比值计算,优化Forstner算子的检测特征点。然后,以特征点为原点,构建极坐标系,将特征点的邻域进行分割。再利用信息熵模型求取每个分割块中的信息特征,以生成特征描述子。最后,利用特征描述子构造距离模型,搜索指定特征点的最近邻特征点和次近邻特征点,并通过距离比值方法完成特征点的匹配。通过匹配特征点之间形成的夹角,建立夹角一致性规则,对匹配特征点的可靠性进行度量,剔除错误匹配特征点,从而完成图像匹配。结果实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提图像匹配算法图像在旋转角度10?~100?范围内,识别率为94.6%~88%,平均识别时间为5.48 s,具有更高的匹配精度与鲁棒性。结论所提算法具有较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 图像匹配 forstner算法 HESSIAN矩阵 信息特征 距离模型 夹角一致性规则
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