模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (2): 171-176    DOI:
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基于Harris角点和高斯差分的特征点提取算法*
高健,黄心汉,彭刚,王敏,吴祖玉
华中科技大学 控制科学与工程系 武汉 430074
A Feature Detection Method Based on Harris Corner and Difference of Gaussian
GAO Jian, HUANG XinHan, PENG Gang, WANG Min, WU ZuYu
Department of Control Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074

全文: PDF (420 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对目前图像处理中的尺度不变特征点提取算法计算量较大、实时性较差的问题,本文提出一种非完整金字塔的尺度空间结构,并从理论上分析其对算法性能的影响.再以此为基础提出一种基于Harris角点和高斯差分的快速特征点提取算法.这种算法先在非完整金字塔尺度空间的各层图像上提取Harris角点,再利用高斯差分确定最终特征点.在保证性能的同时,算法的实时性得到明显改善.实验结果也证明该算法的有效性.
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作者相关文章
高健
黄心汉
彭刚
王敏
吴祖玉
关键词 尺度不变特征Harris角点图像金字塔高斯差分    
Abstract:Aiming at the heavy computation burden and poor realtime performance of the existing scaleinvariant feature detection methods, a incomplete pyramid frame in scale space is presented. Its influence on the performance of the method is analyzed in theory. Then, a quick feature detecting method is presented based on Harris corner and difference of Gaussian. It computes the Harris corners at each level in incomplete pyramid scale space of the image and the difference of Gaussian is used to select the feature points. The method not only can ensure high performance but also decrease the computation time. Its validity has been proved by the experiment.
Key wordsScaleInvariant Feature    Harris Corner    Image Pyramid    Difference of Gaussian   
收稿日期: 2007-04-05     
ZTFLH: TP391.41  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60675028)
作者简介: 高健,男,1977年生,博士研究生,主要研究方向为计算机视觉、信息融合.E-mail:gaojianhust@126.com.黄心汉,男,1946年生,教授,博士生导师,主要研究方向为智能控制、信息融合.彭刚,男,1973年生,副教授,主要研究方向为移动机器人、嵌入式系统.王敏,女,1954年生,教授,博士生导师,主要研究方向为图像处理与模式识别、信息融合.吴祖玉,男,1980年生,博士研究生,主要研究方向为移动机器人定位与地图构建.
引用本文:   
高健,黄心汉,彭刚,王敏,吴祖玉. 基于Harris角点和高斯差分的特征点提取算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(2): 171-176. GAO Jian, HUANG XinHan, PENG Gang, WANG Min, WU ZuYu. A Feature Detection Method Based on Harris Corner and Difference of Gaussian. , 2008, 21(2): 171-176.
链接本文:  
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