數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量論文典型點(diǎn)特征提取算法研究-資料下載頁(yè)
2025-06-06 00:52本頁(yè)面
【正文】 由于不同的提出目的和理論，它們的理論、復(fù)雜程度和提取 結(jié)果都有所差異。 Moravec算子基于灰度差平方和作為特征點(diǎn)提取的測(cè)度； Forstner算子基于 Robert梯度構(gòu)成的灰度協(xié)方差矩陣，引入誤差橢圓的概念作為特征點(diǎn)提取的測(cè)度；而 Harris算子則是通過(guò)相關(guān)矩陣作為點(diǎn)特征的提取測(cè)度。在影像灰度的基礎(chǔ)上都根據(jù)提出者各自的領(lǐng)域和目的加入了一些相關(guān)的專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)。 三種算子對(duì)測(cè)試圖像提取的耗費(fèi)時(shí)間如下表： 表一 三種算子特征提取情況統(tǒng)計(jì) 特征提取算子 耗費(fèi)時(shí)間（ ms） 提取點(diǎn)數(shù)（個(gè)） Morave 125 280 Forstner 94 51 Harris 561 152 整體上來(lái)講， Moravec算子是三種算子最簡(jiǎn)單的，在提取結(jié)果中會(huì)對(duì)鋸齒狀噪聲非常敏感； Forstner算子整個(gè)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，但是在本文中，只是考慮了其確定最佳窗口的實(shí)現(xiàn)，因而整個(gè)算法被簡(jiǎn)化，它對(duì)噪聲有一定的抵抗，提取的特征點(diǎn)結(jié)果都是非常典型的角點(diǎn)，定位精度比 Moravec算子高； Harris算子比本文中前兩個(gè)算子都要復(fù)雜一些，因?yàn)槎嗔艘粋€(gè)高斯濾波的步驟，計(jì)算時(shí)間是三個(gè)算子中最長(zhǎng)的一個(gè)，提取結(jié)果中 L型角點(diǎn)的定位精度是三種算子里面最好的，但是其它角點(diǎn)定位誤差較大，對(duì)噪聲的抵抗性也較差。 但在 實(shí)際的應(yīng)用中，可以發(fā)現(xiàn) Harris更加可靠，提取出來(lái)的點(diǎn)分布較為均勻，數(shù)量也比較適中；而 Moravec由于對(duì)鋸齒狀的邊緣非常敏感往往會(huì)產(chǎn)生很多的無(wú)效特征點(diǎn)的提取，F(xiàn)orstner提取的特征點(diǎn)會(huì)比較少而不滿(mǎn)足于如 DEM密集點(diǎn)生成等任務(wù)。 3 結(jié)束語(yǔ) 在本次試驗(yàn)中，對(duì)三種常見(jiàn)的點(diǎn)特征提取算法進(jìn)行了討論，由于某些原因本文只是按照最原始的理論對(duì)三種算子做了算法的實(shí)現(xiàn)。通過(guò)對(duì)測(cè)試圖像的提取結(jié)果分析，對(duì)三種算子各自的特點(diǎn)做了描述，并做了簡(jiǎn)單的橫向分析比較。在試驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)了一些問(wèn)題： （ 1）對(duì)于 Moravec算子的灰度差平方 和可以做加權(quán)改進(jìn)，這樣可以提高算子定位的準(zhǔn)確度。 （ 2）在實(shí)現(xiàn)三種算法時(shí)，發(fā)現(xiàn)先做極大值濾波再判斷閾值和先判斷閾值再做極大值濾波兩種方法提取的效果差別很大，但具體原因未作分析。 （ 3）對(duì)于三種算子都涉及到最佳經(jīng)驗(yàn)閾值的選擇問(wèn)題。在試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，可以先對(duì)計(jì)算的興趣值（測(cè)度）做一個(gè)歸一化處理（比如 Moravec可以在計(jì)算 IV是除以 255*255），然后再通過(guò)其它計(jì)算可以自動(dòng)的得到一個(gè)較好的閾值。 上面的問(wèn)題，都只是做了一些初步的實(shí)驗(yàn)，還需要進(jìn)一步的分析和研究。 參考文獻(xiàn) [1] 張祖勛 張劍清 .1997 數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量學(xué) [M].武漢大學(xué)出版社 . [2] 陳靜 .圖像配準(zhǔn)特征點(diǎn)提取算法研究 [D].南京：南京理工大學(xué)， 2021. [3] 謝東海 ,詹總謙 ,江萬(wàn)壽 .2021 改進(jìn) Harris 算子用于點(diǎn)特征的精確定位 [J]. 測(cè)繪信息與工程 . [4] 李玲 .數(shù)字圖像點(diǎn)特征及邊緣特征提取方法的研究與實(shí)現(xiàn) [D],西安： 西安科技大學(xué) ,2021.
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