基于輪廓的圖像局部不變特征檢測方法研究.pdf

1、局部不變特征檢測方法是圖像分析、圖像理解、計算機視覺和模式識別等領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容，已經(jīng)成為圖像處理的研究熱點。由于圖像在實際環(huán)境中普遍存在旋轉(zhuǎn)、尺度、視點、光照和模糊等變化，如何檢測穩(wěn)定的局部不變特征已成為研究的難點。
　　局部不變特征檢測方法按照處理的圖像信息不同可以分為基于灰度和基于輪廓兩類方法，目前研究主要集中于前者，后者研究得還較少。對于輪廓比較豐富和穩(wěn)定的圖像，基于輪廓的局部不變特征檢測方法很有效，因此拓寬這類方法是非

2、常有必要的。本文在深入研究了局部不變特征相關(guān)理論和現(xiàn)有一些經(jīng)典的基于輪廓局部不變特征檢測方法的基礎(chǔ)上，分析了現(xiàn)有方法存在的問題，提出了新的基于輪廓的局部不變特征檢測方法，并取得了良好的實驗效果。本文主要研究工作如下：
　?、偕钊胙芯苛薒oG(LaplacianofGaussian)角點檢測方法，并針對該方法存在抗噪性能不足的問題，提出了一種LoG角點檢測的改進方法。改進方法引入了多尺度乘積的思想，在增強角點響應(yīng)的同時有效地抑制了噪

3、聲的影響。實驗結(jié)果表明該方法提升了抗噪性能。
　　②在提取輪廓角點的基礎(chǔ)上，針對EBR(EdgeBasedRegion)不變特征區(qū)域檢測方法時間復(fù)雜度高和LoG不變特征區(qū)域檢測方法在仿射變化下性能差的缺點，提出了一種新的基于輪廓的局部不變區(qū)域檢測方法。該方法主要利用了輪廓角點、角點的角平分線和輪廓上與角平分線相對不變的特征點來構(gòu)造不變特征區(qū)域。由于角平分線的抗噪能力強，受旋轉(zhuǎn)和尺度等因素的影響較小，該方法檢測得到的特征區(qū)域具有較好