數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量論文典型點(diǎn)特征提取算法研究(編輯修改稿)
2025-07-12 00:52 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 提取效果 對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行特征點(diǎn)提取，得到結(jié)果如下圖 。 （圖 Moravec算子提取效果） 從圖中可以發(fā)現(xiàn)在高對(duì)比度處的幾種基本類型的角點(diǎn)都被提取出來(lái)，但在一些低對(duì)比度的小區(qū)域中典型的角點(diǎn)沒(méi)有被提取出來(lái)。特別是在測(cè)試圖像的左方的灰度梯度區(qū)域，沒(méi)有提取出任何的角點(diǎn)。還可以發(fā)現(xiàn) Moravec對(duì)圖中某些斜向的邊緣非常敏感，在實(shí)心形體的幾條近 45度和 135度的邊緣上面提取出了 很多特征點(diǎn)。 效果分析 Moravec算子通過(guò)計(jì)算象元的四個(gè)方向的灰度差平方和來(lái)作為判斷是否特征點(diǎn)的條件。通過(guò)上面的提取效果圖我們可以發(fā)現(xiàn) Moravec算子的如下特點(diǎn)： （ 1）經(jīng)驗(yàn)閾值影響大。通過(guò)算法的原理可以知道， Moravec算子提取的特征點(diǎn)是大于閾值的興趣值中的最大值點(diǎn)，閾值是會(huì)直接影響到做極大值濾波時(shí)的候選點(diǎn)數(shù)目。從上面的提取效果中也可以發(fā)現(xiàn)，圖像中灰度對(duì)比度較小的區(qū)域里的非常明顯的特征點(diǎn)也沒(méi)有提取出來(lái)。這并不是因?yàn)?Morave算子本身的缺陷，而是由于閾值設(shè)定所產(chǎn)生的問(wèn)題。但是在 Moravec算子的機(jī)制下，要想找到一個(gè)通用的閾值選擇方法是很麻煩的，所以一般需要人工不斷的更改閾值以得到對(duì)于一幅影像較為合理的閾值。 （ 2）噪聲敏感。在提取的結(jié)果中還有一個(gè)明顯的特點(diǎn)：對(duì)某 些斜向的邊緣線敏感。通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，在圖像中一個(gè)像素大小的斜向邊緣并不能引起 Moravec算子的高敏感性。所以，可以得到結(jié)論： Moravec算子并不是具有斜向邊緣敏感性的特征提取算子。通過(guò)對(duì)圖像放大，可以看到提取了很多特征點(diǎn)的傾斜邊緣實(shí)際上是由鋸齒狀的結(jié)構(gòu)構(gòu)成，而這些鋸齒結(jié)構(gòu)就像一個(gè)一個(gè)獨(dú)立的噪聲點(diǎn)，使得計(jì)算出的 IV值有極大值出現(xiàn)，也即是引起了 Moravec的敏感性，最終提取出了很多的特征點(diǎn)。 （ 3）不能準(zhǔn)確定位。 Moravec算子在計(jì)算四個(gè)方向灰度差平方和值時(shí)是將窗口中某一方向相鄰像素的差值直接平方相加 ，也即等權(quán)的相加。這樣做的結(jié)果就是角點(diǎn)的定位不準(zhǔn)確（一般最大會(huì)偏移一個(gè)像素）?？梢酝ㄟ^(guò)下圖 。 （圖 假設(shè)局部灰度圖） 上圖假設(shè)為某影像上的一個(gè)小區(qū)域示意，可以知道最好的角點(diǎn)提取結(jié)果是圖中藍(lán)色五角星所在的位置。采用 5*5的窗口（如 ）來(lái)計(jì)算 IV值，根據(jù)計(jì)算四方向值的原理可以知道，紅色點(diǎn)處的 IV = 255*255 ，藍(lán)色點(diǎn)處的 IV = 255*255。假設(shè)閾值取值為 255，那么也就是說(shuō)圖中的紅色點(diǎn)和藍(lán)色點(diǎn)在 Moravec算子的機(jī)制下都可以成為候選點(diǎn)，甚至于圖中的綠色點(diǎn)和黃色點(diǎn)也可以成為候選點(diǎn)。在極大值濾波的過(guò)程中，如果按照順序搜索最大的情況來(lái)選擇最大值，那么無(wú)論怎樣計(jì)算都不可能正確的選擇出藍(lán)色點(diǎn)，而紅色點(diǎn)卻很容易被選當(dāng)做特征點(diǎn)提取出來(lái)（偏移量為 1個(gè)像素）。 通過(guò)上述分析，可以清楚的看到 Moravec算子的定位不夠精確，特征點(diǎn)會(huì)被錯(cuò)誤提取。因此，在很多論文中提到了通過(guò)增加 Moravec算子計(jì)算的方向的個(gè)數(shù)來(lái)提高結(jié)果的正確率，但增加方向的度量 不好確定，而且增加方向會(huì)幾
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