基于角點(diǎn)檢測(cè)的圖像處理方法畢業(yè)論文(已修改)
2025-07-09 20:52 本頁面
【正文】 基于角點(diǎn)檢測(cè)的圖像處理方法研究摘 要：本文主要研究了圖像的角點(diǎn)檢測(cè)方法，在計(jì)算機(jī)視覺中，機(jī)器視覺和圖像處理后總，特征提取都是一個(gè)重要的方向。而角點(diǎn)又是圖像的一個(gè)重要局部特征，它決定了圖像中目標(biāo)的形狀，因此在圖像匹配，目標(biāo)描述與識(shí)別及運(yùn)動(dòng)估計(jì)，目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域，角點(diǎn)提取都具有重要的意義。角點(diǎn)的信息含量很高，可以對(duì)圖像處理提供足夠的約束，減少運(yùn)算量，極大地提高運(yùn)算速度。角點(diǎn)檢測(cè)問題是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)問題,是低層次圖像處理的一個(gè)重要方法。角點(diǎn)檢測(cè)的目的是為了匹配，而匹配的效率取決于角點(diǎn)的數(shù)量。Harris角點(diǎn)檢測(cè)原理是對(duì)于一副圖像，角點(diǎn)于自相關(guān)函數(shù)的曲率特性有關(guān)，自相關(guān)函數(shù)描述了局部局部圖像灰度的變化程度。在角點(diǎn)處，圖像窗口的偏移將造成自相關(guān)函數(shù)（圖像灰度的平均變化）的顯著變化。harris算子是一種簡(jiǎn)單的點(diǎn)特征提取算子，這種算子受信號(hào)處理中自相關(guān)函數(shù)的啟發(fā)，給出與自相關(guān)函數(shù)相聯(lián)系的矩陣M。M陣的特征值是自相關(guān)函數(shù)的一個(gè)階曲率，如果兩個(gè)曲率值都高，那么久認(rèn)為該點(diǎn)是特征點(diǎn)。關(guān)鍵詞：角點(diǎn)，角點(diǎn)檢測(cè)，Harris角點(diǎn)ABSTRACTThis paper studies the image of the corner detection methods in puter vision, machine vision and image processing general, feature extraction is an important direction. The corner is an important local feature image, which determines the shape of the target image, so the image matching, object description and recognition and motion estimation, target tracking and other fields, corner detection are of great significance. Corner of the information content is high, image processing can provide sufficient constraints to reduce the amount of putation greatly improve the processing speed. Corner detection is a basic image processing problems, lowlevel image processing is an important way. Corner detection is designed to match the efficiency of the matching depends on the number of corners。Harris corner detection principle is that for an image, corner point on the curvature properties of the autocorrelation function is related to the local autocorrelation function describes the degree of local image intensity changes. In the corner point, the offset will result in the image window autocorrelation function (the average image intensity changes) change significantly. arris operator is a simple point feature extraction operator, this operator by the signal processing in the autocorrelation function of inspiration, given the autocorrelation function associated with the matrix M. Eigenvalues ??of matrix M is an order autocorrelation function of the curvature, if the two curvature values ??are high, for so long that the point is the feature points.Key word: Corner , Corner detection , Harris Corner31目錄第一章 緒論 4 4 5 6第二章 角點(diǎn)檢測(cè) 7. 7 7 8 角點(diǎn)檢測(cè)算法 8第三章 角點(diǎn)檢測(cè)的理論基礎(chǔ) 9 9 9 9 10第四章 Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法 11 11 11 11 12 SUSAN檢測(cè)算法 13第五章 圖片實(shí)現(xiàn)及結(jié)論 16 16 18 19 21第六章 結(jié)語 24參考文獻(xiàn) 25答 謝 26第一章 緒論 人類正在進(jìn)入信息時(shí)代，計(jì)算機(jī)將越來越廣泛的進(jìn)入幾乎所有的領(lǐng)域。一方面是更多未經(jīng)計(jì)算機(jī)專業(yè)訓(xùn)練的人需要應(yīng)用計(jì)算機(jī)，而另一方面是計(jì)算機(jī)的功能越來越強(qiáng)，使用方法越來越復(fù)雜。這就使人在進(jìn)行交談和通訊時(shí)的靈活性于目前使用計(jì)算機(jī)時(shí)所要求嚴(yán)格和死板之間產(chǎn)生了尖銳的矛盾。為了使更多的人能夠使用復(fù)雜的計(jì)算機(jī)，必須改變過去那種讓人來適應(yīng)計(jì)算機(jī)，來死記硬背計(jì)算機(jī)使用規(guī)則的情況。而是反過來讓計(jì)算機(jī)來適應(yīng)人的習(xí)慣和要求，以人所習(xí)慣的方式與人進(jìn)行信息交換，也就是讓計(jì)算機(jī)具有視覺、聽覺、和說話的能力。特征提取是圖像分析和圖像配準(zhǔn)的基礎(chǔ)，也是運(yùn)動(dòng)物體跟蹤的關(guān)鍵步驟之一。圖像特征是由于拍攝場(chǎng)景的物理與幾何特性使圖像中局部 的灰度產(chǎn)生明顯變化而形成的。 圖像特征的獲取是順利進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定和立體視覺研究的前提和基礎(chǔ)。圖像特征主要包括圖像邊界、邊緣點(diǎn)、角點(diǎn)、拐點(diǎn)和紋理等。特征提取的好壞直接影響到后面的標(biāo)定精度和匹配精度。 圖像、音頻和視頻為主的多媒體信息正在迅速成為信息交流與服務(wù)的主流。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索中采用的基于關(guān)鍵詞的檢索方
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