【摘 要】
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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4848幅样本图像
【基金项目】
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国家自然科学基金(41174162)
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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4848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阂值选取的预测模型。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％。
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