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基于尺度空间理论的Harris角点检测  
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【英文篇名】 Harris corner detection based on theory of scale-space
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【作者】 陈白帆; 蔡自兴;
【英文作者】 CHEN Bai-fan; CAI Zi-xing(School of Information Science and Engineering; Central South University; Changsha 410083; China);
【作者单位】 中南大学信息科学与工程学院; 中南大学信息科学与工程学院 湖南长沙; 湖南长沙;
【文献出处】 中南大学学报(自然科学版) , Journal of Central South University of Technology(Natural Science), 编辑部邮箱 2005年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 Harris角点; 尺度空间; LoG算子; 尺度不变性;
【英文关键词】 Harris corner; scale-space; Laplacian of Gaussian operator; scale invariant;
【摘要】 研究了一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法。建立Harris函数的尺度空间表示,检测每个尺度水平上的极值,利用迭代算法验证每个尺度水平上LoG算子是否获得最大值,从而得到特征角点的位置及其尺度。该方法在保持Harris角点不受光照条件及摄像机姿态变化影响的同时,还能检测出多尺度下的特征点。通过实验验证该方法具有尺度不变特性,适用于尺度变化较大的视觉系统。
【英文摘要】 An improved method of Harris corner based on the theory of scale-space was described,and a scale-space representation of Harris corner by which local maximum points were detected at each scale level was established.The extrema over scale of the Laplacian of Gaussian(LoG) which was used to select the scale of interest points were applied.For each point,an iterative algorithm can be used to detect the location and the scale of interest points simultaneously.This method not only maintains the advantages of Har...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60234030)
【更新日期】 2005-12-24
【分类号】 TP274.4;
【正文快照】 特征点检测是机器视觉的一个重要研究内容,大多数视觉处理任务,如摄像机标定、目标检测、三维重建等,都是基于特征点的提取,且特征点提取的精度及质量好坏直接影响到这些处理的结果。目前,特征点、角点提取方法有:基于轮廓的方法[1,2],基于亮度的方法[3,4]和基于参数模型[5,6]?

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