【摘 要】
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为了减少边缘轮廓上微小变化和边缘噪声对检测结果的影响，提高检测准确率，提出了一种利用边缘轮廓上多尺度自相关矩阵的角点检测算法。该算法首先利用边缘检测器提取图像的轮廓
【机 构】
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中国科学院西安光学精密机械研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61201376);陕西省自然科学基金(2012JQ8003);中国科学院青年创新促进会专项基金;陕西省留学人员科技活动择优资助项目资助课题
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为了减少边缘轮廓上微小变化和边缘噪声对检测结果的影响，提高检测准确率，提出了一种利用边缘轮廓上多尺度自相关矩阵的角点检测算法。该算法首先利用边缘检测器提取图像的轮廓，同时利用不同尺度的高斯核函数平滑图像，对于轮廓曲线上的每一个像素，利用微分算子获得不同尺度下灰度变化信息来构建自相关矩阵；最后将不同尺度下自相关矩阵的归一化特征值的乘积作为新的角点测度。如果该角点测度值既大于预设阈值，又是局部窗口内的极大值，就判定是角点。仿真结果证实所提算法可以更准确地检测图像中的角点且具有更低的错检概率。
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