| 改进的亚像素级快速角点检测算法 |
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| 引用本文： | 韩斌,周增雨,王士同.改进的亚像素级快速角点检测算法[J].江苏科技大学学报(社会科学版),2009,23(2):146-149. |
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| 作者姓名： | 韩斌 周增雨 王士同 |
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| 作者单位： | 韩斌,Han Bin(江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122);周增雨,Zhou Zengyu(江苏科技大学,计算机科学与工程学院,江苏,镇江,212003);王士同,Wang Shitong(江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122)
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| 摘 要： | 针对采用手工选择特征点能够保证特征点的均匀分布,但是自动化程度低而且耗时的问题,提出一种自动获取亚像素角点的新算法.该方法采用一种由粗到精的多层次检测策略,先采用SUSAN算法对角点粗定位,在此基础上用Forstner算子对角点精确定位.实验证明：文中的算法不仅保证SUSAN算法的灵活性和Forstner算子的亚像素级精度,而且速度快,并且对噪声具有鲁棒性.特征点的选择过程无须人工干预,完全自动化.算法克服了手工选择特征点耗时及自动化程度低的问题,而且能提取某些特殊性质的角点,具有自动自适应检测性能和较强的实用性.
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| 关 键 词： | SUSAN算法 Forstner算子 特征提取 点特征 |
Improved sub-pixel rapid corner detecting algorithm |
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| Han Bin,Zhou Zengyu,Wang Shitong.Improved sub-pixel rapid corner detecting algorithm[J].Journal of Jiangsu University of Science and Technology:Natural Science Edition,2009,23(2):146-149. |
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| Authors: | Han Bin Zhou Zengyu Wang Shitong |
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| Institution: | 1.School of Computer Science and Engineering;Jiangsu University of Science and Technology;Zhenjiang Jiangsu 212003;China;2.School of Information;Jiangnan University;Wuxi Jiangsu 214122;China |
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| Abstract: | The distribution of characteristic points selected by hands is uniform,but it is time-consuming and lacks the automation.In order to solve this problem,a new algorithm for automatically extracting sub-pixel corners,which adopted a coarse-to-fine scheme,was presented.Based on SUSAN operator,this paper put forward an effective approach to automatically recognize and locate sub-pixel corners using Forstner operator to select characteristic points.Experiments show that this algorithm not only ensures the precis... |
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| Keywords: | SUSAN algorithm Forstner operator feature extraction point-like feature |
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