结合分形特征及边缘信息的不变角点提取算法

摘要

角点特征在图像配准、目标识别等方面有着重要的应用,如何稳定的提取出对图像的几何变换和灰度变化都具有不变性的角点是研究的热点问题.直接利用灰度分布信息提取的角点稳定性较好,但定位精度不高,而利用边缘信息提取的角点定位精度高,且对几何变换具有较强的不变性,但稳定性较差.若有机组合两者,有可能提取各方面性能都比较优越的角点.为此,我们设计了一种结合分形特征和边缘信息的角点提取算法,分三步执行:首先,提取图像中满足要求的边缘,并进行编组;然后,计算各边缘点属性及相应的显著性值;最后,利用局部非最大值抑制,提取出满足要求的角点.实验表明,本文的角点提取算法对图像的几何变换和灰度变化都具有较好的不变性,且计算效率高.