改进的亚像素级快速角点检测算法-江苏科技大学学报.PDF

第２３卷第２期 江苏科技大学学报（自然科学版） Ｖｏｌ．２３Ｎｏ．２ ２００９年４月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ） Ａｐｒ．２００９ 改进的亚像素级快速角点检测算法 １，２ １ ２ 韩　斌 ，周增雨 ，王士同 （１．江苏科技大学 计算机科学与工程学院，江苏 镇江２１２００３） （２．江南大学 信息工程学院，江苏 无锡２１４１２２） 摘　要：针对采用手工选择特征点能够保证特征点的均匀分布，但是自动化程度低而且耗时的问题，提出一种自动获取亚 像素角点的新算法．该方法采用一种由粗到精的多层次检测策略，先采用ＳＵＳＡＮ算法对角点粗定位，在此基础上用Ｆｏｒｓｔｎｅｒ 算子对角点精确定位．实验证明：文中的算法不仅保证ＳＵＳＡＮ算法的灵活性和Ｆｏｒｓｔｎｅｒ算子的亚像素级精度，而且速度快， 并且对噪声具有鲁棒性．特征点的选择过程无须人工干预，完全自动化．算法克服了手工选择特征点耗时及自动化程度低 的问题，而且能提取某些特殊性质的角点，具有自动自适应检测性能和较强的实用性． 关键词：ＳＵＳＡＮ算法；Ｆｏｒｓｔｎｅｒ算子；特征提取；点特征 中图分类号：ＴＰ３９１．４１　　　　　文献标志码：Ａ　　　　　文章编号：１６７３－４８０７（２００９）０２－０１４６－０４ Ｉｍｐｒｏｖｅｄｓｕｂｐｉｘｅｌｒａｐｉｄｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ １，２ １ ２ ＨａｎＢｉｎ ，ＺｈｏｕＺｅｎｇｙｕ，ＷａｎｇＳｈｉｔｏｎｇ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｅｎｊｉａｎｇＪｉａｎｇｓｕ２１２００３，Ｃｈｉｎａ） （２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＪｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＷｕｘｉＪｉａｎｇｓｕ２１４１２２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐｏｉｎｔｓｓｅｌｅｃｔｅｄｂｙｈａｎｄｓｉｓｕｎｉｆｏｒｍ，ｂｕｔｉｔｉｓｔｉｍｅｃｏｎｓｕｍｉｎｇａｎｄ ｌａｃｋｓｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｓｕｂｐｉｘｅｌｃｏｒ ｎｅｒｓ，ｗｈｉｃｈａｄｏｐｔｅｄａｃｏａｒｓｅｔｏｆｉｎｅｓｃｈｅｍｅ，ｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＢａｓｅｄｏｎＳＵＳＡＮｏｐｅｒａｔｏｒ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ ａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｐｐｒｏａｃｈｔｏａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｒｅｃｏｇｎｉｚｅａｎｄｌｏｃａｔｅｓｕｂｐｉｘｅｌｃｏｒｎｅｒｓｕｓｉｎｇＦｏｒｓｔｎｅｒｏｐｅｒａｔｏｒｔｏｓｅｌｅｃｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐｏｉｎｔｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｅｎｓｕｒｅｓｔｈｅｐｒｅｃｉｓｅｏｆｓｕｂｐｉｘｅｌ ，ｂｕｔａｌｓｏｉｍ ｐｒｏｖｅｓｔｈｅｓｐｅｅｄ，ａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｔｏｎｏｉｓｅ．Ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｒｎｅｒｓｃａｎｂｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄａｕｔｏｍａｔｉ ｃａｌｌｙｗｉｔｈｏｕｔｍａｎｕａｌｉｎｔｅｒｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙ，ｔｈｅａｐｐｒｏａｃｈｍａｙｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｉｍｅｃｏｎｓｕ ｍｉｎｇａｎｄｎｏｎａｕｔｏｍａｔｉｏｎｗｈｅｎｓｅｌｅｃｔｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｍ