幾種輪廓曲率估計角點檢測算法研究.pdf

1、角點是圖像中穩(wěn)定的稀疏特征，包含著圖像重要的結(jié)構(gòu)信息，當前在圖像處理、計算機視覺和模式識別等領(lǐng)域中對角點檢測算法的分析與研究都是基本的課題之一，角點檢測對諸如圖像匹配與配準、目標識別與追蹤、運動估計和三維場景重建等任務(wù)的處理都扮演著非常重要的作用。本文從研究輪廓曲線的離散曲率開始，通過相關(guān)理論分析，設(shè)計和構(gòu)建了三種能較好反映平面曲線曲率概念和性質(zhì)的曲率估計方案：
　　①角度估計子（兩個）；
　　②連續(xù)曲率估計子；
　　

2、③點到切線相對距離累加和估計子。
　　論文的主要研究工作和創(chuàng)新點具體如下：
　　①角度是輪廓曲線離散曲率的一種重要反映，針對已有的利用角度進行角點檢測的RJ73算法中支持域的選擇存在一些缺點的問題，我們提出了一種新的用于角度估計的方法（Arc length-based Angle Estimator,簡稱AAE）。AAE方法首先將從灰度圖像中提取的邊緣輪廓線弧長參數(shù)化為兩條參數(shù)曲線，然后通過相關(guān)理論分析將對邊緣輪廓線的角度估

3、計問題轉(zhuǎn)化為弧長參數(shù)曲線的斜率估計問題，最后通過（加權(quán)）最小二乘擬合技術(shù)（Weighted Least Square，簡稱WLS）來給出斜率估計問題的解決方案。
　?、?AAE方法是通過將輪廓曲線的角度估計問題轉(zhuǎn)化為弧長參數(shù)曲線的斜率估計給出了一種新的角度估計方案。我們也可以不進行輪廓曲線的參數(shù)化而是直接估計曲線上任一點處的角度，采用的方法是將目標點前、后支持域內(nèi)的點近似看作兩條直線段，將這兩條直線段的夾角視為目標點處的角度值。為

4、了計算兩條直線段的夾角，需要計算兩條直線段的方向向量，而這兩個方向向量中的任一個可以近似看作由相應(yīng)半支持域內(nèi)的點構(gòu)建的協(xié)方差矩陣的特征向量，在此基礎(chǔ)上給出了另外一種新的利用協(xié)方差矩陣特征向量來估計輪廓曲線角度的方案EAE(Eigenvector-based Angle Estimator，簡稱EAE)。
　　③論文將離散曲線以弧長為參數(shù)得到兩條對應(yīng)的參數(shù)離散曲線，然后對離散數(shù)字曲線分別用Chebyshev多項式進行擬合，得到相對應(yīng)

5、的連續(xù)可微曲線，并采用最小二乘擬合技術(shù)來求解Chebyshev多項式中的各待定系數(shù)。這樣對當前點的曲率估計轉(zhuǎn)化為對擬合曲線在對應(yīng)參數(shù)點處的求導(dǎo)問題，我們就可以獲得離散數(shù)字曲線上每一點的連續(xù)曲率估計。
　?、芡ㄟ^直觀的觀察發(fā)現(xiàn)，對于輪廓曲線上一點而言，該點處曲率值越大，其附近點到該點處切線的距離相對也越大。在此發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，我們提出了一種新的度量離散曲率的方法。對于一般的離散數(shù)字輪廓曲線段，首先用二次多項式做最小二乘擬合來求取當前目