【摘 要】
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分析了SUSAN角点探测算法存在的角点模型等问题,指出在实际图像中,当有某些噪声点、细长边缘或更复杂边缘等特殊情况存在时,会有大量的伪角点被检出,造成严重的误检测.针对这些问题对SUSAN方法进行了改进,一方面比较了现有的几种常规的非线性滤波算法,采用了SUSAN滤波和形态学滤波的非线性滤波方法,在增强SUSAN方法抗噪性同时最大限度保护角点的完整性;另一方面采用基于USAN区域各阶矩的综合的分层
【机 构】
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中国科学院研究生院;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春,130033 中国科学院长春光学
【出 处】
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第十六届全国测控、计量、仪器仪表学术年会
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分析了SUSAN角点探测算法存在的角点模型等问题,指出在实际图像中,当有某些噪声点、细长边缘或更复杂边缘等特殊情况存在时,会有大量的伪角点被检出,造成严重的误检测.针对这些问题对SUSAN方法进行了改进,一方面比较了现有的几种常规的非线性滤波算法,采用了SUSAN滤波和形态学滤波的非线性滤波方法,在增强SUSAN方法抗噪性同时最大限度保护角点的完整性;另一方面采用基于USAN区域各阶矩的综合的分层策略,提出让不同类型的伪备选角点在不同层次上被剔除掉,兼顾了算法的可靠性和高效性.经实验验证对SUSAN方法有较大的改善.
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