检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]中国科学院沈阳自动化所机器人学国家重点实验室,沈阳110016 [2]中国科学院研究生院,北京100039
出 处:《仪器仪表学报》2009年第2期287-292,共6页Chinese Journal of Scientific Instrument
基 金:国家自然科学基金(60871078,60835004)资助项目
摘 要:角点检测应用十分广泛,是许多计算机视觉任务的基础。本文提出了一种快速、高精度的角点检测算法,算法简单新颖,角点条件和角点响应函数设计独特。和以往不同的是:算法在设计上考虑的是角点的局部几何特征,使得处理的数据量大为减少,同时能够很好地保证检测精度等其他性能指标。通过和广泛使用的SUSAN算法、Harris算法在正确率、漏检、精度、抗噪声、计算复杂度等方面进行综合比较,结果表明该算法无论对人工合成图像还是对自然图像均具有良好的性能。Corner detection is the foundation of many computer vision tasks and widely used. In this paper, we propose a fast and novel corner detection algorithm with high-precision by designing a new corner qualification and a corner response function. The difference between our algorithm and former ones is that local geometric features of the corner are taken into consideration. Thus, computational cost is largely reduced and the detection precision as well as other performances are well guaranteed. The proposed method is compared with SUSAN and Harris corner detectors in accuracy rate, missing detection, precision, anti-noise and computational complexity; the results show that our algorithm has a good performance for both synthesized and real images.
分 类 号:TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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