【摘 要】
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针对增强现实飞机维修中角点检测方法存在的问题,提出一种角点检测优化方法。用维纳滤波复原样本图像,通过8邻域比较法滤掉约占总像素点60%的非特征点得到初始点集;建立以角
【基金项目】
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天津市高等院校创新团队培养计划基金项目(TD13-5071),民航安全能力建设基金项目(DFS20180304),中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项基金项目(3122018D005)
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针对增强现实飞机维修中角点检测方法存在的问题,提出一种角点检测优化方法。用维纳滤波复原样本图像,通过8邻域比较法滤掉约占总像素点60%的非特征点得到初始点集;建立以角点质量等级Q和相邻角点最小距离限度D min双参数为核心的改进Harris算法,借助Matlab分析得出最优的Q值和D min值,将最优参数带入改进算法后可得到更加准确、分散的角点。实验结果表明,该优化方法与传统方法相比在速度和准确性上有了明显提高,利于后期样本图像与维修现场间的实时匹配。
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