基于Harris角点的弱纹理三维非连续图像检测

摘要

对弱纹理三维图像中非连续数据进行检测,可以消除图像匹配时的误差,提高图像处理的质量.进行非连续数据检测时,需要依据弱纹理三维图像的灰度变化状态,构建三维图像灰度强度变化矩阵,对非连续数据角点进行检测,但传统的基于连续隐边界曲面算法,要求在非连续数据在同一位置具有高度重复性,导致图像的非连续特征匹配点歧义性较强,降低了弱纹理三维图像中非连续数据检测的准确性.提出一种基于改进Harris角点检测的弱纹理三维图像中非连续数据检测方法.该方法先依据输入弱纹理三维图像的颜色(灰度)变化状态,检测出图像中像素灰度不发生变换的区域来增强图像的可区分性,然后计算出原始输入图像和增强后的图像数据视差,利用Harris角点算法获取弱纹理三维图像中像素灰度不发生变换区域的角点集,基于小波变换的原理构造了三维图像灰度强度变化矩阵,对非连续数据角点进行剔除.仿真结果表明,基于改进Harris角点检测的弱纹理三维图像中非连续数据检测方法可以有效的提高弱纹理图像的匹配精度.