图像特征提取算法仿真研究

第２９卷第８期计算机仿真２０１２年８月文章编号：１００６—９３４８（２０１２）０８－０２２７—０３

图像特征提取算法仿真研究

马芳芳，徐天乐

（秦皇岛职业技术学院，河北秦皇岛０６６１００）

摘要：研究图像特征提取问题。针对传统的图像的角点检测算法由于算法复杂度较高，方法精度不高、速度较慢，同时易陷于局部最优等缺陷，而造成混淆图像的边缘点和角点，遗漏角点和角点的定位精确度低，提出用一种改进的最小亮度变化角点提取算法。首先采用最小亮度变化对图像的角点进行检测，然后在原有的算法的基础上加入角点预检测机制以及优化过滤机制，通过采用自适应阚值检测窗口，有效的滤除图像的伪角点，减少了噪声所带来的干扰，仿真结果表明，提出的改进的算法比传统ＭＩＣ角点检测算法检测精确度大大提高，是一种有效的具有实际应用价值的图像角点检测算法。

关键词：角点检测；特征提取；最小亮度变化算法；阈值．

中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ｂ

ＩｍｐｒｏｖｅｄＭｉｎｉｍｕｍＩｎｔｅｎｓｉｔｙＣｈａｎｇｅＣｏｒｎｅｒＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ

ＭＡＦａｎｇ—ｆａｎｇ．ＸＵＴｉａｎ—ｌｅ

（ＱｉｎｈｕａｎｇｄａｏＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＱｉｎｈｕａｎｇｄａｏＨｅｂｅｉ０６６１００，Ｃｈｉｎａ）

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｒｅｓｅａｒｃｈｉｍａｇｅｃｏｍｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｉｎｉｍｕｍｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｃｏｍｅｒｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｖａｒｉａｔｉｏｎｓｗｅｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｉｍａｇｅｃｏｍｅｒ．

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ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｃｏｍｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；Ｍｉｍｍａｌｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓｖａｒｉａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ

１引言

在一个图像中具有各方面的特征，而角点就是显示了图像的一个重要的局部特征，可以从海量的信息中提取自己所要的信息，且角点的特征是无论怎么被外界的条件干扰，但是其这个特征仍然能够保持自身特点不变，正是由于这个特征已经被广泛地应用到有关图像的任何领域中，随着这个功能的不断地广泛地应用，其研究的价值也越来越高。现在研究角点的特征主要有三种算法，分别是从灰度、二值和轮廓曲线三个角度进行的，而灰度特征这个入手的话，也可以从几个方面来进行，像是梯度、模板等，将这些综合起来的算法进行比较，其中一种ＳＵＳＡＮ角点检测算法比较地突出，因为其具有简单、易做、准确度高和抗感染能力强等。

角点的准确提取对于图像匹配以及目标识别有着重要的意义。针对传统的最小亮度变化（ＭＩＣ）角点检测算法容

收稿日期：２０１１－０８—０ｒ７修回日期：２０１１一１０—２５易混淆图像的边缘点和角点，遗漏角点和角点的定位精确度低等不足，提出了一种改进的最小亮度变化角点提取算法。算法首先采用最小亮度变化对图像的角点进行检测，然后再原有的算法的基础上加入角点预检测机制以及优化过滤机制，通过采用自适应阈值检测窗口，有效的滤除图像的伪角点，减少了噪声所带来的干扰，仿真结果表明，提出的改进的算法比传统ＭＩＣ角点检测算法检测精确度大大提高，是一种有效的具有实际应用价值的图像角点检测算法。

２图像角点提取原理

２．１图像角点检测原理

在数字图像的处理功能中，其中一项主要的任务就是角点的匹配，这种技术已经被应用到了遥感的图像中，而应用到这种技术的算法主要有三种，分别从灰度、特征和对影像的理解角度，现在就分别一一阐述一下各自的特征，基于灰度的角度匹配比较直观，清晰，而效率不高，精度相对较低；基于特征的匹配就是得到的精度高，但是实现的过程是相当地复杂，而对影像的理解角度的匹配就是实现的过程比较困

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