一种新的基于正则化协方差矩阵特征值的角点检测算法

张世征; 刘珊; 李保环; 刘俐彤; 郑倩

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一种新的基于正则化协方差矩阵特征值的角点检测算法

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摘要

作为模式识别和图像处理领域的基本研究课题之一,角点检测在图像匹配与配准、目标识别与追踪、运动估计等方面都扮演着非常重要的角色.最小特征值方法(Eigenvalue)是一种有效的角点检测算法,但分析表明其对一致尺度变换不具有不变性.针对该问题,提出一种新的基于正则化协方差矩阵最大和最小特征值的角点检测方案(ERCM).该方案构造的离散曲率能够较好地反映轮廓曲线的几何特征,同时对一致尺度变换也保持不变性,能够有效克服Eigenvalue方案的一些缺点.基于平均重复率和定位误差评价标准的对比实验结果验证了 ERCM算法对仿射变换和噪声的鲁棒性.

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来源
《数学的实践与认识》 |2021年第11期|162-173|共12页
作者
张世征; 刘珊; 李保环; 刘俐彤; 郑倩;
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作者单位

郑州轻工业大学软件学院;

河南郑州450002;

香港中文大学理工学院;

中国香港999077;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像处理; 角点检测; 协方差矩阵; 重复率; 定位误差;

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