【摘 要】
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SUSAN算法是比较稳定的角点检测算法,但是也存在着漏检和误检的情况。对经典SUSAN算法研究后针对其缺陷进行了改进,通过提出加权SUSAN算法,提高了角点检测的精度。同时,在USA
【机 构】
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扬州大学信息学院,扬州大学广陵学院
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SUSAN算法是比较稳定的角点检测算法,但是也存在着漏检和误检的情况。对经典SUSAN算法研究后针对其缺陷进行了改进,通过提出加权SUSAN算法,提高了角点检测的精度。同时,在USAN判决准则上进行了改进,新的准则增加了模板内和核心点灰度相似像素需要与核心点连通,并且USAN区域重心需要远离核心点的约束条件来进一步筛选候选角点。通过改进,减少了原算法的漏检和误检问题,实验结果也证明了改进方法的有效性。
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