角点提取算法的对比与分析
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摘要
针对图像拼接过程中角点的提取问题,介绍了Moravec、Harris、Forstner、SUSAN和SIFT算法,研究了每种算法的原理和实现步骤,对比了检测速度、定位精度、和重复度等各方面性能,分析了各自的优劣势。通过MATLAB进行仿真和对比,结果表明:Moravec和SUSAN算法的检测速度慢,对噪声适应性差;Forstner算法的定位精度较好,但抗噪能力弱;SIFT算法检测结果过多,导致速度慢;而Harris算法检测时间快,定位精度高,抗噪能力强,更适用于图像拼接研究。
引文
[1]朱俊.基于几何特征配准的图像鲁棒拼接算法[D].南京:南京理工大学,2014:16-21.
[2]卢瑜,郝兴文,王永俊.Moravec和Harris角点检测方法比较研究[J].计算机技术与发展,2011,21(6):95-100.
[3]郭炳轩,罗光光,肖雄武,等.Forstner特征点分类和精确定位方法探讨[J].科学技术与工程,2016,16(16):73-78.
[4]田建东,唐延东.基于几何特征的快速高精度角点检测算法[J].仪器仪表学报,2009,30(2):287-292.
[5]傅卫平,秦川,刘佳,等.基于SIFT算法的图像目标匹配与定位[J].仪器仪表学报,2011,32(1):163-169.
[6]张春美,龚志辉,黄艳.几种特征点提取算法的性能评估及改进[J].测绘科学技术学报,2008,25(3):231-234.
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[4]田建东,唐延东.基于几何特征的快速高精度角点检测算法[J].仪器仪表学报,2009,30(2):287-292.
[5]傅卫平,秦川,刘佳,等.基于SIFT算法的图像目标匹配与定位[J].仪器仪表学报,2011,32(1):163-169.
[6]张春美,龚志辉,黄艳.几种特征点提取算法的性能评估及改进[J].测绘科学技术学报,2008,25(3):231-234.