一种快速自适应RSUSAN角点检测算法

• 作者: 张弘 李玉山 杨莉
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 角点检测 SUSAN MIC 自适应RSUSAN
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 198-200
• 页数: 3页
• 字数: 3334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2004.05.055

摘要

根据图像边缘灰度的渐变性,我们重新定义SUSAN[1](Small Univalue Segment Assimilating Nucleus)算法中小核值相似区;并找到一种更为有效和简便的计算小核值相似区面积的方法;在此基础上提出了RSUSAN(Redefined SUSAN)角点检测算法.与经典的角点检测算法SUSAN、MIC[2](Minimum Intensity Change)相比,RSUSAN具有角点检测准确性高,计算简单,运算速度大为提高等优点.对于模糊、噪声大的图像本文还进一步提出了采用自适应平滑和RSUSAN相结合的方法,称为自适应RSUSAN算法.实验证明,相比较SUSAN、MIC算法而言,自适应RSUSAN算法没有显著地增加计算量,而且在对模糊、噪声大的图像进行角点检测时,虚报及漏检概率大大减少,对噪声的鲁棒性好,角点检测位置精确.