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干货分享:机器视觉图像处理之角点检测技术
本文作者:思普泰克  时间:2018-07-04  阅读: 22

角点是机器视觉图画很重要的特征,对图画图形的了解和剖析有很重要的效果。角点检测(Corner Detection)是核算机视觉体系中用来获得图画特征的一种办法,广泛使用于运动检测、图画匹配、视频盯梢、三维建模和目标辨认等领域中,也称为特征点检测。
角点通常被界说为两条边的交点,更严厉的说,角点的部分邻域应该具有两个不同区域的不同方向的鸿沟。而实践使用中,大多数所谓的角点检测办法检测的是具有特定特征的图画点,而不仅仅是角点。这些特征点在图画中有详细的坐标,并具有某些数学特征,如部分最大或最小灰度、某些梯度特征等。

现有的角点检测算法并不是都十分的鲁棒。许多办法都要求有很多的练习集和冗余数据来避免或削减过错特征的出现。角点检测办法的一个很重要的点评规范是其对多幅图画中相同或类似特征的检测才能,而且可以应对光照改变、图画旋转等图画改变。

机器视觉4.jpg

 

近年来提出的角点检测办法大多是依据灰度图画的角点检测。首要分三类:

(1)依据边际特征的角点检测。

首要分三个过程:首要,对图画进行预切割;然后对预切割后得到的图画中鸿沟概括点进行次序编码,得到边际概括链码;最后,依据边际概括链码对图画中的角点进行描绘和提取。WallgBraday提出了一种依据外表曲率的角点检测算法。为了改进角点检测的稳定性,首要将图画和高斯滤波器卷积,然后核算整个图画的外表曲率,当曲率高于必定阈值,并为部分最大值的点被认为是候选角点。

(2)依据模板的角点检测。

一般首要树立一系列具有不同视点的角点模板,然后在必定的窗口内比较待测图画与规范模板之间的类似程度,以此来检测图画中的角点。依据模板的办法首要考虑像素邻域点的灰度改变,即图画亮度的改变,将与邻点亮度对比足够大的点界说为角点。首要设计一系列角点模板,然后核算模板与所有图画子窗口的类似性,以类似性判断在子窗口中心的像素是否为角点。

(3)依据亮度改变的角点检测。

该算法依据角点相应函数(CRF)对每个像素依据其模板邻域的图画灰度核算CRF值,假如大于某一阈值且为部分极大值,则认为该点为角点。

当然,角点的检测算法十分之多,仅依据模板的角点检测算法就有Kitchen-Rosenfeld角点检测算法、Harris角点检测算法、KLT角点检测算法及SUSAN角点检测算法等,在此不再逐个打开介绍。思普泰克从事机器视觉职业十数年,其XAVIS机器视觉科研渠道包括近300个优异算法,其中就包括多种优异的角点检测算法,这些算法均是从实践工业项目中堆集、优化而来,在算法功率、稳定性上均处于视觉职业领先地位。

 

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