針對增強現(xiàn)實飛機維修中角點檢測方法存在的問題,提出一種角點檢測優(yōu)化方法。用維納濾波復(fù)原樣本圖像,通過8鄰域比較法濾掉約占總像素點60%的非特征點得到初始點集;建立以角點質(zhì)量等級Q和相鄰角點最小距離限度Dmin雙參數(shù)為核心的改進(jìn)Harris算法,借助Matlab分析得出最優(yōu)的Q值和Dmin值,將最優(yōu)參數(shù)帶入改進(jìn)算法后可得到更加準(zhǔn)確、分散的角點。實驗結(jié)果表明,該優(yōu)化方法與傳統(tǒng)方法相比在速度和準(zhǔn)確性上有了明顯提高,利于后期樣本圖像與維修現(xiàn)場間的實時匹配。 

【文章來源】：計算機工程與設(shè)計. 2020,41(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 改進(jìn)角點檢測算法總體流程
    1.1 Harris角點檢測算法
    1.2 改進(jìn)算法的總體流程
2 實驗過程與結(jié)果分析
    2.1 最優(yōu)參數(shù)求取過程
    2.2 優(yōu)化算法實驗結(jié)果分析
3 結(jié)束語



本文編號：3193130