基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法.docx

基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法
基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法
摘要:
特征点提取是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，Harris算法是最经典且常用的特征点提取算法之一。然而，传统的Harris算法在提取角点和边缘特征时存在一定的困难和限制。本论文针对传统的Harris算法的不足之处，提出了一种基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法。首先，通过引入高斯差分函数，对图像进行滤波处理，以增强对细节特征的感知能力。然后，通过计算高斯差分图像的梯度和Hessian矩阵，结合Harris测度函数，得到稳定且准确的特征响应值。实验证明，该算法在提取特征点时具有更好的稳定性和鲁棒性。
关键词:特征点提取;Harris算法;高斯差分;角点;边缘特征
1.引言
特征点提取是计算机视觉领域中一项非常重要的研究任务。它被广泛应用于图像处理、目标检测和跟踪等领域。Harris算法作为最早被广泛采用的特征点提取算法之一，可以通过计算图像中的二阶矩阵，检测出图像中的角点和边缘特征。然而，传统的Harris算法在某些场景下表现出一定的局限性，如对细节特征不敏感、特征点提取不稳定等问题。
2.相关工作
2.1Harris算法简介
Harris算法是一种基于局部角度和梯度的特征点提取算法。它通过计算图像亮度的二阶矩阵，来检测出图像中的角点和边缘特征。具体而言，Harris算法首先计算图像的梯度，然后计算梯度的角度和幅度，接着通过计算图像的自相关矩阵，得到特征点的响应值，最后通过阈值选取，获得最终的特征点。
2.2Harris算法的局限性
尽管Harris算法被广泛使用，但它仍存在一些局限性。首先，Harris算法在提取细节特征时不够敏感，对于像素灰度变化较小的区域容易错过特征点。其次，Harris算法在计算特征点响应值时，严重依赖于梯度的计算和角点检测阈值的设置，导致提取到的特征点不够准确和稳定。
3.改进Harris算法
针对传统Harris算法的局限性，本论文提出一种改进的Harris特征点提取算法。该算法主要通过引入高斯差分函数，对图像进行滤波处理，以增强对细节特征的感知能力。具体步骤如下：
3.1高斯差分滤波
高斯差分滤波是一种用于增强图像中细节特征的滤波方法。它通过计算图像与多个尺度的高斯函数的差分，得到图像的高斯差分图像。高斯差分滤波可以在不同尺度上滤除图像中的噪声和平滑区域，同时保留图像中的边缘和角点等细节特征。
3.2梯度计算
在得到高斯差分图像后，我们需要计算图像的梯度。在传统的Harris算法中，通常使用Sobel算子或Prewitt算子来计算图像的水平和垂直梯度。然而，这种方法会导致梯度计算的不准确和不稳定。因此，在改进的Harris算法中，我们采用更准确和稳定的高斯差分图像来计算梯度。
3.3特征点响应值计算
在得到高斯差分图像的梯度后，我们可以计算特征点的响应值。在传统的Harris算法中，通常通过计算图像的自相关矩阵，来衡量特征点的角度。然而，这种方法并不能完全准确地捕捉到特征点的细节。因此，在改进的Harris算法中，我们结合高斯差分图像的梯度和Hessian矩阵，来计算特征点的响应值。具体而言，我们采用了改进的Harris测度公式。
4.实验与结果分析
为了验证改进的Harris算法的有效性，我们在多个数据集上进行了实验。实验结果表明，改进的算法在提取特征点时具有更好的稳定性和鲁棒性。与传统的Harris算法相比，改进的算法能够更准确地提取到细节特征，并能够在不同光照条件和尺度下保持较好的性能。
5.结论
本论文提出了一种基于高斯差分的改进Harris特征点提取算法。通过引入高斯差分函数，改进的算法在特征点提取方面具有更好的稳定性和鲁棒性。实验证明，改进的算法不仅可以准确地提取到图像中的角点和边缘特征，还可以在复杂的图像场景下保持较好的性能。然而，改进的算法仍有一些不足之处，例如对于非纹理区域的特征点提取效果仍有待进一步改善。未来的研究可以进一步优化改进的算法，并考虑更多的上下文信息，以提升特征点提取的准确性和稳定性。
参考文献：
1.Harris,C.,&Stephens,M.(1988).Acombinedcornerandedgedetector.Proceedingsofthe4thAlveyVisionConference,147-151.
2.Zhang,X.,Wang,Y.,&Yu,T.(2019).AnimprovedHarriscornerdetectionalgorithmbasedonGaussianpyramiddecomposition.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,59,46-54.
3.Jia