點(diǎn)特征提取算法

第二節(jié)

點(diǎn)特征提取算法主要內(nèi)容

一.Moravec算子二.Forstner算子1.點(diǎn)特征點(diǎn)特征主要指明顯點(diǎn)，提取點(diǎn)特征的算子稱(chēng)為興趣算子2.點(diǎn)特征的灰度特征3.Moravec算子

Moravec于1977年提出利用灰度方差提取點(diǎn)特征的算子

rc（1）計(jì)算各像元的興趣值IV（2）給定一經(jīng)驗(yàn)閾值，將興趣值大于閾值的點(diǎn)作為候選點(diǎn)。確定窗口大小

Moravec算子是在四個(gè)主要方向上，選擇具有最大――最小灰度方差的點(diǎn)作為特征點(diǎn)（3）選取候選點(diǎn)中的極值點(diǎn)作為特征點(diǎn)。4.Forstner算子

Robert’s梯度和灰度協(xié)方差矩陣，尋找具有盡可能小而接近圓的誤差橢圓的點(diǎn)作為特征點(diǎn)

（l）計(jì)算各像素的Robert’s梯度（2）計(jì)算ll（如55或更大）窗口中灰度的協(xié)方差矩陣（3）計(jì)算興趣值q與w

DetN代表矩陣N之行列式trN代表矩陣N之跡

(4）確定待選點(diǎn)當(dāng)同時(shí)，該像元為待選點(diǎn)（5）選取極值點(diǎn)

即在一個(gè)適當(dāng)窗口中選擇最大的待選點(diǎn)

第三節(jié)線特征提取算子

1.線特征“邊緣”影像局部區(qū)域特征不相同的區(qū)域間的分界線“線”

是具有很小寬度的其中間區(qū)域具有相同的影像特征的邊緣對(duì)差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子等

房屋的提取道路的提取2.線的灰度特征主要內(nèi)容

一.微分算子二.二階差分算子三.Hough變換3.微分算子梯度算子差分算子對(duì)于一給定的閾值T，當(dāng)時(shí)，則認(rèn)為像素（i，j）是邊緣上的點(diǎn)。

近似-11-11Roberts梯度算子-11-11方向差分算子

直線與邊緣的方向

Sobel算子考察它上下、左右鄰點(diǎn)灰度的加權(quán)差。與之接近的鄰點(diǎn)的權(quán)大：10-120-210-1-1-2-1000121g1g2g3g4g5g6g7g8g910-120-210-1-1-2-100012110-120-210-1-1-2-1000121-101-101-101-1-1-1000111Prewitt算子與Sobel算子-101-202-101-1-21-101-121加大模扳抑制噪聲Prewitt算子Sobel算子4.二階差分算子方向二階差分算子i,ji,ji,j拉普拉斯算子（Laplace）i,j卷積核掩膜

取其符號(hào)變化的點(diǎn)，即通過(guò)零的點(diǎn)為邊緣點(diǎn)，通常也稱(chēng)其為零交叉點(diǎn)

0-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-100-10-14-10-10高斯一拉普拉斯算子（LOG）

高斯函數(shù)低通濾波邊緣提取LOG算子為卷積核，對(duì)原灰度函數(shù)進(jìn)行卷積運(yùn)算后,提取零交叉點(diǎn)為邊緣Sobel邊緣檢測(cè)算子比較結(jié)果RobertsPrewittCannyLaplacianofGaussianSobelRobertsPrewittCannyLaplacianofGaussian原始圖像5.Hough變換

用于檢測(cè)圖像中直線、圓、拋物線、橢圓等

圖像空間對(duì)于影像空間直線上任一點(diǎn)(x，y）變換將其映射到參數(shù)空間(，)的一條正弦曲線上圖像空間參數(shù)空間正弦曲線共線映射正弦曲線Hough變換步驟

提