基于多尺度曲率乘积的鲁棒图像角点检测

• 作者: 张小洪 杨丹 雷明
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 曲率尺度空间角点检测 多尺度积 角点数一致性准则
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 1270-1275
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2007.07.022

摘要

为了更好地进行图像角点检测,在曲率尺度空问(CSS)框架下,提出了一种基于多尺度乘积的角点检测技术,其中曲率尺度积函数被定义为各个尺度下轮廓曲率的乘积,而角点则被定义为曲率乘积的局部极值点.这种尺度积不仅能显著地增强角点曲率极值点的峰值,同时能抑制噪声影响,而且不改变角点的位置,为了说明该技术的优点,根据角点数一致性(CCN)准则证明了该技术优于其他的角点检测算法.实验结果表明,该方法不仅具备优越的检测效果,并对噪声有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小洪	重庆大学软件学院	67	1102	17.0	32.0
2	杨丹	重庆大学软件学院	129	2000	24.0	39.0
3	雷明	重庆大学数理学院	7	106	4.0	7.0