【摘 要】
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Harris角点算法在进行角点检测时需要计算图像中每一个像素点的角点响应函数值(CRF),这使得算法运行速度慢,无法满足实时性的要求。针对这一缺点,本文提出了一种改进算法。改
【基金项目】
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江苏省大学生创新训练项目面向异构立体视觉系的图像数学模型配准方法201811276098H
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Harris角点算法在进行角点检测时需要计算图像中每一个像素点的角点响应函数值(CRF),这使得算法运行速度慢,无法满足实时性的要求。针对这一缺点,本文提出了一种改进算法。改进算法基于灰度差分析每个像素点8邻域内相似像素点分布情况,剔除非角点的像素点,并选出作为下一步Harris检测的候选点。实验结果表明,改进算法能够准确的提取图像中的角点并去除伪角点,与此同时,改进算法的角点检测耗时与原算法相比降低21.92%。该改进算法所得结果较原算法更为准确、快速,具有良好的实用性。
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