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多尺度积的协方差矩阵行列式的角点检测方法  
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【英文篇名】 Corner detection based on multi-scale multiplication determinant of covariance matrices
【下载频次】 ★★★★
【作者】 徐玲; 王成良; 冯欣; 张小洪;
【英文作者】 XU Ling1; WANG Chengliang1; FENG Xin2; ZHANG Xiaohong1 1.School of Software Engineering; Chongqing University; Chongqing 400030; China 2.College of Computer Science; China;
【作者单位】 重庆大学软件学院; 重庆大学计算机学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2011年 02期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 角点检测; 多尺度乘积; 协方差矩阵; 轮廓支撑域;
【英文关键词】 corner detection; multi-scale product; covariance matrices; region of support;
【摘要】 研究平面轮廓局部支撑域上的协方差矩阵,通过对图像协方差矩阵的特征值和特征向量的分析,以V角点模型为例,证明了协方差矩阵行列式在角点位置有唯一的极值响应。同时,为了有效地融合各个尺度信息,采用多尺度乘积方法来增强角点响应的幅度,抑制非角点或噪声的幅度。基于此,提出以多尺度乘积的协方差矩阵行列式作为角点响应函数的角点检测算法。实验结果表明:通过比较经典的角点检测算法,算法具有很好的定位、抗噪及旋转和尺度不变性。
【英文摘要】 A corner detection algorithm based on the multi-scale multiplication of the determinant of the covariance matrix is proposed.The covariance matrix is explored upon the local support region of the planar curve.The analysis of the eigenvalue and the eigenvector of the covariance matrix proves that the determinant of the covariance matrix has the strongest response at corners by using V corner model.In order to effectively incorporate the characteristics of different scales,multi-scale multi-plication is used,...
【基金】 中央高校基本科研业务费资助(No.CDJRC1009001)~~
【更新日期】 2011-03-04
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 1引言角点检测是图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中重要的基础性研究内容之一。好的角点检测器对完成许多计算机视觉任务,如图像匹配、目标识别、运动分析等有着至关重要的作用。在现实中图像可能受到噪声、背景的干扰,也可能发生视角、光照、尺度、平移、旋转、仿射等变

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