【摘 要】
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针对传统SUSAN算子只能在单一尺度下检测图像中角点的不足,提出一种基于高斯变换的多尺度SUSAN角点检测方法.该方法利用高斯变换获得待检测图像的多尺度分层图像,以构建高斯
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,现代教学技术教育部重点实验室,陕西省语音与图像信息处理重点实验室,宁夏医科大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61202153);陕西省重点实验室开放共享项目(No.SAIIP201202);陕西省青年科技新星项目(No.2011kjxx17)
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针对传统SUSAN算子只能在单一尺度下检测图像中角点的不足,提出一种基于高斯变换的多尺度SUSAN角点检测方法.该方法利用高斯变换获得待检测图像的多尺度分层图像,以构建高斯金字塔,结合自适应阈值的SUSAN 算子检测出不同尺度下的角点作为候选角点,将其还原到原始图像中的相应位置构成候选角点集,在候选角点集中经小邻域信息筛选获得最终角点.实验结果表明,该方法不仅能够在不同尺度下有效获取有用的角点信息,而且提高SUSAN算子正确率的同时,降低了角点的伪检率.
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