【摘 要】
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原有算法在检测角点过程中的聚类效果不明显，导致检测后的图像角点个数与实际所需不符，存在伪角点和漏角点，逐渐增加图像的检测时间，为此，设计基于模板边缘的自适应角点检测算法。模板边缘技术可以对潜在的角点区域进行有效规划，以中心点相邻点位进行提纯，具有交点过滤的效果优势。基于模板边缘转化灰度值，分割并预处理图像，抑制角点半径确定对应特征提取点数，获取自适应阈值检测图像角点，完成基于模板边缘的自适应角点检
【基金项目】
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2020年昌吉学院科学基金项目“基于机器视觉的图像特征提取算法研究与应用”（项目编号：20KY001）；
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原有算法在检测角点过程中的聚类效果不明显，导致检测后的图像角点个数与实际所需不符，存在伪角点和漏角点，逐渐增加图像的检测时间，为此，设计基于模板边缘的自适应角点检测算法。模板边缘技术可以对潜在的角点区域进行有效规划，以中心点相邻点位进行提纯，具有交点过滤的效果优势。基于模板边缘转化灰度值，分割并预处理图像，抑制角点半径确定对应特征提取点数，获取自适应阈值检测图像角点，完成基于模板边缘的自适应角点检测算法设计。实验结果表明：以两组实际拍摄图像为测试对象，运用传统算法和研究算法进行角点检测，在研究算法应用下，能够真实地标记出两组图像的角点数量，且检测时间均不超过0.2s，具有实际应用效果。
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