圖像局部特征相比全局特征,不容易受到光照、遮擋等因素的干擾,同時(shí)局部特征對于圖像的表示與描述更加精確,魯棒性更好,而且能夠有效的描述圖像內(nèi)容進(jìn)行圖像檢索和目標(biāo)識別等,局部特征主要有基于局部區(qū)域的直接灰度描述子和特征點(diǎn)算法。特征點(diǎn)為載體的局部特征算法提出了包括角點(diǎn)、灰度極值點(diǎn)等類型的特征點(diǎn),該類算法基本都由特征點(diǎn)提取、特征點(diǎn)描述、特征點(diǎn)匹配三個(gè)部分組成,這三個(gè)部分的不同算法均有很大拓展性,不同算法進(jìn)行組合可以完成局部特征算法的針對性改進(jìn)。而對于主要的角點(diǎn)算法,由于固定的算子作用域原因而不具備尺度不變性,因此自適應(yīng)的算子作用域能有效的改進(jìn)角點(diǎn)算子的尺度適應(yīng)性。本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）本文首先對不同的角點(diǎn)算法包括Harris角點(diǎn)、SUSAN算法、FAST算法和局部特征匹配算法包括SIFT/SURF、ORB等進(jìn)行了深入研究,對這些算法按照特征點(diǎn)提取、描述、匹配三部分進(jìn)行分類總結(jié)。針對目前的局部特征算法流程的三個(gè)步驟進(jìn)行了歸納,研究不同局部特征算法的思想,總結(jié)出了局部特征算法的模塊化體系,并歸納了模塊化方法,對不同方法模塊進(jìn)行交叉組合,在尺度、旋轉(zhuǎn)和視角變換下展開對比實(shí)驗(yàn),對不同方法模... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

SUSAN角點(diǎn)檢測示意圖

部窗口內(nèi)進(jìn)行非極大值抑制。 角點(diǎn)也受到參數(shù)設(shè)置的影響，閾值 t 和 g 的選制角點(diǎn)數(shù)目，如果 t 越小，檢測到的角點(diǎn)數(shù)目小，角點(diǎn)檢測就越嚴(yán)格。圖像灰度值操作，算法效率高，計(jì)算簡單，角個(gè)像素點(diǎn)為中心一定半徑的圓周上的采樣點(diǎn)要檢查圖像中那些灰度屬性與周圍點(diǎn)不同的點(diǎn)半徑的圓周上的 16 個(gè)像素點(diǎn)，如下圖所示，者小的話，則該點(diǎn)就是角點(diǎn)，實(shí)際上計(jì)算中需角點(diǎn)又可以寫為 FAST-n，常見的有 FAST-9、

第二章 圖像局部特征算法點(diǎn)，否則舍棄。上的點(diǎn)進(jìn)行完整檢查，是否存在至少 12 個(gè)足條件則認(rèn)為該點(diǎn)是角點(diǎn)，通常最后還需較依賴對圓周點(diǎn)的檢查策略，為了更多的5、9、13 點(diǎn)進(jìn)行檢查。但上述決策仍然具，只有 2 個(gè)點(diǎn)同中心點(diǎn)不相似，也并不能，中心點(diǎn)與點(diǎn) 1 和點(diǎn) 5 均處于暗區(qū)，并不

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于前后端分離的虛擬現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 葉泉.武漢大學(xué) 2018
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本文編號：3439459