基于arm-linux机器视觉的图像特征点快速检测方法

• 作者: 李保华
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 基于arm-linux 机器视觉 图像特征点 快速检测方法
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 115-118
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对传统的检测方法一直存在噪声影响严重,导致检测结果不准确的问题.提出基于arm-linux机器视觉的图像特征点快速检测方法,首先利用机器视觉技术拍摄目标图像信息,通过arm-linux系统对目标图像信息进行特征点分析提取、小波去噪等进一步处理;再依据图像处理结果建立Facet模型,计算求解图像特征点二阶方向导数,获取图像特征点二阶方向导数极小值小于零的像素点作为提取的图像特征点,通过对极大值的归一化和图像局部非极大值抑制完成对图像特征点的快速检测.实验结果分析证明,所提方法可以降低图像特征点的检测成本,减小噪声影响且稳定性强,适用性范围广,安全性高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李保华	郑州成功财经学院信息工程系	4	9	2.0	3.0