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摘 要 :在图像处理过程中的分析图像的特征,需要达成特征提取,为后续的图像处理和分析.在目标图像的提取过程中,本文选定了特征角点特征.角点定位准确的图像匹配在三维重建中起着重要的作用.角落像素相对于外在的像素灰度值的突变或凸形状的像素点较为集中.本文分析了三个角点提取方法:苏珊角点检测方法,哈里斯角点检测方法,多尺度结合苏珊算法改进,亚像素角点检测方法,以便满足系统对精度的要求.

关 键 词 :3D计算;图像处理;角点检测方法

中图分类号:TP311.52文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2012) 03-0000-02

The Algorithm Design of High-speed Graphics Converter in 3D Calculation

Li Huaqing

(96616 Troops, Beijing 100085 ,China)

Abstract: The characteristics of image analysis in image processing, the need to reach the feature extraction for the subsequent image processing and analysis. In the extraction process in the target image, the selected characteristics of corner features. Corner location and accurate image matching plays an important role in the three-dimensional reconstruction. Corner of the pixel relative to the mutation of the external value of the pixel gray or convex shape of the pixel is more concentrated. This paper analyzes the three-corner extraction: SUSAN corner detection method, the Harris corner detection method of multiple scales bined with Susan algorithm improvement, subpixel corner detection method, in order to meet the requirements of the system accuracy.

Keywords: 3D calculation, Image processing, Corner detection method

一、目标图像的预处理

在马尔计算机视觉理论体系中,二维图像的预处理的第一步是在于三维视觉.图像预处理的主要目的是改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,图像转换成一种更为适合的分析和处理模式,提高了系统的精度.有许多种类的图像预处理方式,例如图像平滑和锐化等.在这一部分简要介绍线性滤波和非线性滤波,以及直方图均衡化,以提高图像的对比度.

(一)图像平滑.图像平滑是一个非常实用的数字图像处理技术,主要目的是为了减少图像的噪声,以及降低噪声的图像处理效果.一般来说,在空间域可以使用线性平滑滤波或顺序统计滤波器降低噪音;在频域可用于各种形式的低通滤波降低噪声也应用于在高频波段.其中,常见的有空间平滑滤波与均值滤波和中值滤波.

1.均值滤波.均值滤波器也被称为线性滤波,主要手段是邻域平均法.线性滤波理论是在检测像素周围形成建筑模板,模板像素值计算代替了原始图像中的每个像素值,即对当前像素点选择一个模板,该模板为附近的一个像素的多元化并为模板中的所有像素的平均值,然后通过价值分配的当前像素的像素值,作为用作处理图像中的灰度,即:


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均值滤波算法,它会使图像模糊,原因是它对所有像素都一视同仁,并对噪声点进行评估,同时,现场的边界点也给予评估.为了改善这种状况,必须改变滤波器的设计思想,设计一个滤波器,它可以消除噪声,而且还可以使图像模糊,中值滤波是一种有效的方法.

2.中值滤波.中值滤波是基于顺序统计量理论有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理在于数字图像像素的像素值在一个数字区域的每个样本的位数,从而借此消除孤立噪声点.选择一个模板,模板根据像素的像素值的大小排序,形成一个单调递增或递减的顺序,选择序列的中值为模板中心像素所代表的像素值.

均值滤波去噪图像边缘模糊而产生的负面影响,与中值滤波去除噪声后同时保持图像的边缘细节,效果明显比均值滤波器为佳.因此在系统中图像处理的中值滤波,并在后来的实验中证明,这种图像处理中值滤波值最应值得考虑.

(二)直方图均衡化.直方图均衡化图像对比度的方法介绍如下.直方图具有灰色的水平功能,它表示图像具有灰度的像素数量,反应在每个图像灰度出现频率过程中.对于数字图像,直方图是一个离散函数:

直方图均衡化的具体步骤如下:

(1)列出了原始图像的灰度级,并统计原始图像中的像素灰度数;

(2)根据公式计算原始图像直方图;

(3)根据计算的累积直方图;

(4)根据 对 取整,确定映射关系 ;

(5)统计直方图的灰度的像素数量,并计算新的直方图.

二、对象的图像特征点提取的研究与实现

特征提取是图像处理和分析下一步的前提和基础,重点在于图像匹配.有许多种类的图像特征,包括点,线,区,边界,外形,颜色和其他数字或符号说明.本文的双目视觉系统是用角点特征.角点特征的图像匹配,摄像机标定,三维重建和其他地区有重要的应用意义.在本文侧重为角点提取方法,并分析了该方法的优缺点,提出改进的方法.

(一)角和角点提取算法要求概述.角点是图像非常重要的局部特征,其直观的定义在于至少2个方向的图像灰度变换相对大点.对各种图像的特征,具有旋转不变性角而不是光照条件和变化的优点.由于角可以减少大量的数据参与计算,在不损失重要信息和灰度图像以及图像匹配的前提条件下,角点特征匹配可以大大提高匹配速度.因此,研究一种快速以及有效的角点提取的方法以提高图像匹配的速度和匹配率有重要的意义.

目前的角点检测方法主要分为2大类:一是基于图像边缘角点提取算法,另一类是直接基于灰度的角点检测.基于边缘提取的角点检测算法的基本思想是:第一个角点上的边缘,是一种特殊的边界点.这种算法常常用来来检测图像的边缘,并进行边缘检测在图像的点作为测点,如典型Rresonfeld提出的k-曲率法,热拉尔莫狄奥尼提出的样条曲线拟合方法.基于边缘提取的角点检测算法的主要缺点是对边缘提取算法提取边缘高度依赖,如果发生错误,或边缘线中断的情况发生,则会对角点提取结果会造成巨大的影响.直接图像的角点检测的基础在于提取的角是局部范围内的灰色和梯度最大值点.所以这类算法主要是通过计算梯度与曲率角检测,因为它不需要进行边缘提取,所以在实践中得到了广泛的应用.因此,在使用该系统时是基于图像的角点提取算法.以下几种经典的基于灰度的角点检测算法已经进行了研究与实验.本文选择的不同图像的角点检测分析和比较分析,比对各种方法的优缺点,并结合各种方法的优缺点作为哈里斯检测方法的改进.


(二)苏珊角点提取算法的研究和实现.苏珊(最小univalue段吸收核)角点检测算子是由牛津大学和布雷迪史密斯提出的.他们所提出的1997个角点检测算法,不需要滤波去噪处理,具有较强的抗噪声能力.其基本原理是,每个图像点相关的局部地区有相同的亮度.如果一个窗口内的每个像素的亮度值和窗口中心像素的亮度值相同或相似的,窗户则会进入核相似的地区――“苏珊(univalue段吸收核)”.

苏珊算法用一个圆窗为模板,

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模板中心检测像素点称为核心点.在一个背景灰度值小于检测区域的灰度图像,如下图所示,一个圆形模板放置在四方不同的位置,由公式为模板中的每一个点与核心点的灰度值进行比较.

图像目标与背景的对比度一般在10~25之间选择的选择,但也应考虑在图像噪声和特征点的性质.

圆形模板的图像,使圆形模板内的像素与中心元素确定中心元素相同或相似的区域,是为像素区.苏珊算法是将使用的模板中的图像的区域划分为各种模板元素的外部以及内部,边界点或角.模板元素的值和中心确定后,比较结果的积累.

(三)角点提取算法的研究和实现.角点检测算法是1988年克里斯与麦克斯蒂芬斯提出,是基于图像特征的提取算法,也被称为中国的角点检测算法.据C .施密德报告,为目前最好的角点提取方法的角点检测算法,它不影响相机姿态和光照的影响.

图像通常是用来描述局部自相关函数的图像灰度变化的程度,和图像的角和自相关函数的曲率的关系.我们把本地窗口矩形形状说假设成其沿任意方向移动的距离,所以可得它的自相关函数公式:

具体的方法如下:

1.如果两者曲率值很小,证明了局部自相关函数是非常平坦的,检测出区的面积单位;

2.如果两者曲率较大,另一个是小的,然后点的可能为边缘点;

3.如果两者曲率大,局部自相关函数由一个峰值,然后则为点角;

(四)苏珊和角点检测结果比较.根据苏珊算子和、算子理论和编程步骤的角点检测,首先,稍有锯齿状边缘图像的角点检测.角点检测结果如下:

通过苏珊算法和算子在同一网站上呈锯齿状边缘图像的角点检测结果,可知苏珊角点检测算法在边缘效果理想的结果,和哈里斯算法在边缘效果不理想的结果,如上图所示.通过苏珊算法和算子在同一稍有锯齿状边缘图像的角点检测结果,可知苏珊角算法的边缘检测效果比哈里斯算法的检测效果理想.

在上图中分析了算法在边缘地区的探测效果,随着边缘光滑立体块图像的角点检测,角点检测算法比较了苏珊和角点检测算法检测效果,并进行了对比.

但是,在块图像的角点检测方面,角点检测算法的检测角点超过苏珊算法检测角点,以及误差角点比苏珊算法误差角明显少很多.对建筑进行角点检测,根据统计数据,建立形象,角点检测的对数比苏珊算法来检测的数字接近和正确率高.

在苏珊算法和算子进行了不同的特征图像的角点检测实验,并将两者比较.苏珊算法和哈里斯算法鲁棒性分析中,建筑块图像高斯噪声用苏珊的角点检测算法和角点检测算法,加入高斯噪声图像的角点检测.

基于图像的噪声,分别使用苏珊的角点检测算法和角点检测算法的角点检测,苏珊角点检测算法抗噪性能优于的角点检测算法,对噪声的免疫力更为强大.

为了更准确地提取所需的角点,本论文结合了多尺度分析苏珊算法和算子,算子并且进了改进.

综上所述,本文用苏珊算子以及算子分别对不同图像的角点检测,苏珊角算子也有许多缺点,但边界效果好,并具有一定的抗噪声,角点检测算子正确率明显高于苏珊角点检测算子,但有轻微锯齿状边缘检测效果不如苏珊角点检测算子,且无噪音.另一点,角点检测原理从中可以看出算子可以只在一个单一的规模,这就是角点检测的特性.一般来说,在较大规模能可靠地消除错误检测,但角定位不够准确,只在较小规模的角位置更准确,但错误率将增加.

参考文献:

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[2]李伟.立体视觉若干基本问题的研究[D].昆明昆明大学,2005

[3]朱玉艳,尚振宏等.角点检测技术研究及进展[J].电脑开发与应用,2010

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[作者简介]李华卿(1984-),单位:96616部队,河南新乡人专业:无线通信,职称:助理工程师.


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