點(diǎn)特征提取算法探討

1、 點(diǎn)特征提取算法探討摘要：在攝影測(cè)量中，有一些較為著名的點(diǎn)特征提取算子，如：moravee算子、forsmer算子與hannah算子等。將敘述moravec算子和forsmer算子的基本原理，從提取點(diǎn)的定位準(zhǔn)確性及速度兩個(gè)方面對(duì)兩種算子進(jìn)行比較，并重點(diǎn)分析利用moravec算子提取特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)過(guò)程分析。 關(guān)鍵詞：特征提?。稽c(diǎn)特征；moravec算子 點(diǎn)特征是影像最基本的特征，它是指那些灰度信號(hào)在二維方向上都有明顯變化的點(diǎn)，如角點(diǎn)、圓點(diǎn)等。點(diǎn)特征可以應(yīng)用于諸如圖像的配準(zhǔn)與匹配，目標(biāo)描述與識(shí)別，光束計(jì)算，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、識(shí)別和立體像對(duì)3d建模等眾多領(lǐng)域。使用點(diǎn)特征進(jìn)行處理，可以減少參與計(jì)算的數(shù)據(jù)量，同

2、時(shí)又不損害圖像的重要灰度信息，在匹配運(yùn)算中能夠較大的提高匹配速度，因而受到人們的關(guān)注。提取點(diǎn)特征的算子稱(chēng)為興趣算子或有利算子(interest operator)，即利用某種算法從影像中提取人們感興趣的，有利于某種目的的點(diǎn)。在影像分析和計(jì)算機(jī)的視覺(jué)領(lǐng)域，根據(jù)不同應(yīng)用目的選擇有效的點(diǎn)特征提取。 1 moravec興趣算子 moravec于1977年提出利用灰度方差提取點(diǎn)特征的算子。moravee算子是在四個(gè)主要方向上，選擇具有最大一最小灰度方差的點(diǎn)作為特征點(diǎn)。 第一步，計(jì)算各像元的興趣值iv(in terestv aiue)。 第二步，給定一經(jīng)驗(yàn)閾值，將興趣值大于該閾值的點(diǎn)(即興趣值計(jì)算窗口的中

3、心點(diǎn))作為候選點(diǎn)。閾值的選擇應(yīng)以候選點(diǎn)中包括所需要的特征點(diǎn)，叉不含過(guò)多的非特征點(diǎn)為原則。LOcalHosT 第三步，選取候選點(diǎn)中的極值點(diǎn)作為特征點(diǎn)。 除了以上方法，還可以嘗試首先利用邊緣提取方法提取整個(gè)圖象的邊緣輪廓，然后在此輪廓內(nèi)利用以上特征點(diǎn)提取方法提取特征點(diǎn)。 2 forstner興趣算子 forstner算子是從影像中提取點(diǎn)(角點(diǎn)、圓點(diǎn)等)特征的一種較為有效的算子。foratner算子通過(guò)計(jì)算各像素的robert梯度和以像素(c，r)為中心的一個(gè)窗口的灰度協(xié)方差矩陣，在影像中尋找具有盡可能小而且接近圓的點(diǎn)作為特征點(diǎn)，它通過(guò)計(jì)算各影像點(diǎn)的興趣值并采用抑制局部極小點(diǎn)的方法提取特征點(diǎn)。 第一步：計(jì)算各像素的robert梯度， 第二步：計(jì)算11窗口中灰度的協(xié)方差矩陣。 第三步：計(jì)算興趣值q與w。 第四步：確定待選點(diǎn)。 第五步：選取極值點(diǎn)。 3 moravec程序框圖(如圖1) 4 基于moravec算子的點(diǎn)特征提取效果圖 灰度圖像效果圖如下： 可以看出特征算子對(duì)一些反差加大的地物邊緣提取的效果較好，而反差較小的邊緣提取效果較差，這是由閾值窗口大小的選取和算法本身所決定的。 5 結(jié)語(yǔ) moravec算子是點(diǎn)特征提取算子中的經(jīng)典算子之一，后來(lái)的很多點(diǎn)特征提