一种局部最佳阈值预测的自适应角点检测方法

• 作者: 吴腾 张志利 张海峰 赵军阳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 样本图像 统计特征 角点检测 自适应阈值 预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 270-274
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2018.03.045

摘要

为解决图像角点检测阈值选取方法计算量大的问题,提出一种新的自适应角点检测方法.分析能够反映图像灰度分布、对比度和相关性因素的9个基本统计特征,通过提取4 848幅样本图像的基本统计特征,并按主成分分析方法计算4项反映图像不同属性的综合指标.建立多元非线性局部最佳阈值预测模型,由训练数据对模型参数进行优化估计,得到指导角点检测自适应阈值选取的预测模型.实验结果表明,预测模型的引入能够改善图像显著角点检测质量,与原始检测算法相比,复杂图像中显著角点检出率平均提高45％,非显著角点误检率平均降低81％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志利	火箭军工程大学二系	31	58	5.0	6.0
2	吴腾	火箭军工程大学二系	2	3	1.0	1.0
3	赵军阳	火箭军工程大学二系	8	11	2.0	3.0
4	张海峰	火箭军工程大学二系	2	3	1.0	1.0