基于Shi-Tomasi角点验证的线段提取算法优化方法

• 作者: 骆开庆 邓军灿 蔡伟博 周育滨 张健
• 来源期刊: 华南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Shi-Tomasi角点检测 无意义线段 线段提取优化 K最近邻算法
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与软件工程|Computer Science & Software Engineering
• 页码范围: 113-121
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.6054/j.jscnun.2022016

摘要

针对现有的线段提取算法在图像中的天空、阴影、玻璃以及地板等模糊区域提取出较多的无意义线段的问题,提出了一种基于Shi-Tomasi角点验证的线段提取算法优化方法(ST-Lines算法):首先,使用经典线段提取算法进行线段提取;然后,采用Shi-Tomasi角点检测算法提取角点,并利用滑动窗口对所得的角点进行非极大值抑制;最后,根据线段长度、线段端点圆形框内的角点分布情况以及K最近邻算法对每条线段进行有无意义验证,尽可能多地剔除无意义线段.并利用YorkUrban线段数据集,对ST-Lines算法与原线段提取方法进行测试对比.对比结果表明:ST-Lines算法在平均准确率、F-score、平均线段长度上有所提高,且降低了平均线段数量.