基于图像局部加权熵和自适应阈值的角点检测算法

Laser & Optoelectronics Progress（2017）

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摘要

针对Harris角点检测算法在应用中实时性较差和运算量较大,同时抗噪能力较差等问题,提出一种基于 Harris算法的改进算法,利用图像局部加权熵与最小亮度变化(MIC)算法相结合的方法进行角点检测.首先,运用图像局部加权熵算法思想,初步得出候选角点集;然后计算Harris算法的角点响应函数(CRF)值,将候选角点按 CRF值大小差分为三类;最后使用自适应模板和阈值的MIC算法进行角点检测,得出最佳匹配点.实验结果表明,该方法提高了原算法的实时性,增加了角点提取数量和准确性,并且能够有效去除大多数伪角点.

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关键词

image processing,corner detection,local weighted entropy,adaptive threshold,Harris algorithm,minimum intensity change algorithm

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