【摘 要】
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针对SUSAN角点检测算法存在相似比较能力差和无法检测出对称角点的问题,提出了一种基于灰色绝对关联度分析的角点检测算法。该算法首先计算被测图像中各像素点在上下左右4个
【基金项目】
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国家自然科学基金(50975179);上海市教委科研创新(11ZZ136);上海市科委科研计划(13160502500、12DZ2252300);上海市研究生创新基金(JWCXSL1302)资助项目
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针对SUSAN角点检测算法存在相似比较能力差和无法检测出对称角点的问题,提出了一种基于灰色绝对关联度分析的角点检测算法。该算法首先计算被测图像中各像素点在上下左右4个方向的灰度差分,确定初始角点集;然后采用圆形模板遍历初始角点,在圆形模板内,基于灰色关联度理论和2个3×3窗口内的像素灰度值,建立两窗口之间的相似比较函数,由相似比较函数计算非核像素组成的关联区域面积;再按关联区域面积及其分布情况设计角点响应函数并进一步去除伪角点;最后将局部窗口内角点响应函数最大值所对应的像素点确定为角点。采用人工合成图像和真实图像进行了角点检测的实验研究,实验结果表明:与Plessey算法和SUSAN算法相比,该算法具有较好的综合检测性能,且算法简单、易于实现。
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