第三章 特征的提取及定位算法

1、第三章 特征的提取與定位算法主要內(nèi)容 3.1 特征的提取特征的提取 3.1.1特征點的提取算法特征點的提取算法 3.1.2特征線的檢測方法特征線的檢測方法 3.2 特征的定位算法特征的定位算法3.1.1點特征提取算法點特征主要指明顯點，提取點特征的算子稱為興趣算子或有利算子 點特征的灰度特征Moravec算子 Moravec于1977年提出利用灰度方差提取點特征的算子 rc中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍121,1,4121,3121,1,212,1,1)()()()(kkiiricirickkiircirckkiiricirickkiricricggVggVggVggV（1）計算各像元的興趣值

2、 IV,min4321,VVVVIVrc（2）給定一經(jīng)驗閾值，將興趣值大于閾值的點作為候選點。 確定窗口大小綜上所述，Moravec算子是在四個主要方向上，選擇具有最大最小灰度方差的點作為特征點。（3）選取候選點中的極值點作為 特征點。 Forstner算子 計算各像素的Roberts梯度和像素（c，r）為中心的一個窗口的灰度協(xié)方差矩陣，在影像中尋找具有盡可能小而接近圓的誤差橢圓的點作為特征點。 （l）計算各像素的Roberts梯度 jijivjijiuggvggggugg, 11,1, 1Forstner算子步驟中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍（2）計算ll（如55或更大）窗口中灰度的協(xié)方差矩

3、陣 1221vuvvuuggggggNQ)()()(,11,111,12,1111,22,111,12jijijikckcikrkrjjivujikckcikrkrjjivjikckcikrkrjjiugggggggggggg（3）計算興趣值q與w NNQtrDettr12)(4trNDetNq DetN代表矩陣N之行列式trN代表矩陣N之跡 (4）確定待選點 )5()5.15.0(75.05.0ccfwfTTcq當 同時 ，該像元為待選點 qTq wTw（5）選取極值點 即在一個適當窗口中選擇最大的待選點 SUSAN算子邊緣檢測邊緣檢測SUSAN算子采用圓形模板來得到各向同性的響應(yīng)。將模板內(nèi)

4、每個像素的灰度值與核的灰度值進行比較游程和 SUSAN檢測算子檢測算子0000001(,)( , )(,; , )0(,)( , )f xyf x yTC xyx yf xyf x yT當當0000( , )( , )(,)(,; , )x yN x yS xyC xyx y第12章SUSAN算子邊緣檢測將游程和S與一個固定的幾何閾值G進行比較，該閾值設(shè)為3Smax/4初始的邊緣響應(yīng)R(x0, y0)根據(jù)下式得到：當圖像中有噪聲時，將閾值G設(shè)為3Smax/4可給出最優(yōu)的噪聲消除性能 SUSAN檢測算子檢測算子000000(,)(,)(,)0GS xyS xyGR xy其他如果中國地質(zhì)大學(xué)信息工

5、程學(xué)院 宋妍3.1.2 線特征提取算子 線特征是指影像的“邊緣”與“線” “邊緣”可定義為影像局部區(qū)域特征不相同的那些區(qū)域間的分界線，而“線”則可以認為是具有很小寬度的其中間區(qū)域具有相同的影像特征的邊緣對常用方法有差分算子、拉普拉斯算子、LOG算子等 中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍房屋的提取中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍道路的提取中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍線的灰度 特征補充：空域補充：空域濾波濾波 模板運算模板運算模板卷積在空域?qū)崿F(xiàn)的主要步驟如下。(1)將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個像素位置重合(2)將模板上的各個系數(shù)與模板下各對應(yīng)像素的灰度值相乘(3)將所有乘積相加（為保持灰度

6、范圍，常將結(jié)果再除以模板的系數(shù)個數(shù)）(4)將上述運算結(jié)果（模板的輸出響應(yīng)）賦給圖中對應(yīng)模板中心位置的像素補充：空域補充：空域濾波濾波 模板運算模板運算模板的輸出響應(yīng)R為0 01 18 8R ksksks 中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍一、微分算子1梯度算子ygxgyxgG),( 2122)()(),(ygxgGmagyxG中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍2.Roberts梯度算子vurggvgugyxgG),(2122)(),(vurggyxG2121,2, 1,)(jijijijijiggggG-11-11中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍 3.Sobel算子)1, 1(), 1(2) 1, 1(

7、) 1, 1(), 1(2) 1, 1(), (jigjigjigjigjigjigjiS考察它上下、左右鄰點灰度的加權(quán)差。與之接近的鄰點的權(quán)大：)1, 1() 1, (2) 1, 1() 1, 1() 1, (2) 1, 1(jigjigjigjigjigjig121000121101202101yxGGi, j中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍-101-101-101-1-1-1000111Prewitt算子與Sobel算子-101-202-101-1-21-101-121加大模扳抑制噪聲Prewitt算子Sobel 算子中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍二階差分算子1方向二階差分算子 12112

8、1)()(, 1, 1, 1, 1 ijjij ijijij ij ijiijgggggggggi, j 121121)()(1,1,1,1ijjijijijijijijiijgggggggggi, j1111811111211210101410101D010141010121121D1.方向二階差分算子i, j2.拉普拉斯算子（Laplace） 22222ygxggjijijijijijijijijijijijijiijgggggggggggggg,1,1,1,11,1,1,124)()()()(010141010i, j0101410102.拉普拉斯算子（Laplace） 卷積核掩膜 取其

9、符號變化的點，即通過零的點為邊緣點，因此通常也稱其為零交叉（zero-Crossing）點 3.高斯一拉普拉斯算子（LOG） 首先用高斯函數(shù)先進行低通濾波，然后利用拉普拉斯算子進行高通濾波并提取零交叉點. )2exp(),(222yxyxf),(),(),(yxgyxfyxG),(*),(),(2yxgyxfyxG高斯函數(shù)低通濾波邊緣提取中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍邊緣檢測算子比較結(jié)果中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍中國地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院 宋妍 第第二二節(jié)節(jié) 定位算子定位算子 3.2主要主要內(nèi)容內(nèi)容 Wong-TrinderWong-Trinder圓點定位算子圓

10、點定位算子 Forstner Forstner 定位算子定位算子 高精度角點與直線定位算子高精度角點與直線定位算子1.Wong-Trinder圓圓點點定位算子定位算子 利用二值圖像重心對圓點進行定位 利用閾值T（最小灰度值十平均灰度值）/2將窗口中的影像二值化 計算目標重心坐標（x，y）與圓度 21120220022021120220022000010010)2(2)2(2MMMMMMMMMMMMMMmmymmxyxyx圓度圓度的計算公式的計算公式 10101010)2 , 1 , 0,()()()2 , 1 , 0,(nimjijqppqnimjijqppqqpgyjxiMqpgjimpq階

11、原點矩與中心矩 Wong-Trinder圓點圓點定位算子定位算子 當r小于閾值時，目標不是圓；否則圓心為（x，y） 2.Trinder 改進算子1010101011nimjijijnimjijijWjgMyWigMx算子受二值化影響，誤差可達0.5像素 1010nimjijijWgM定位精度可達0.01像素原始灰度最佳窗口選擇 最佳窗口內(nèi)加權(quán)重心化 窗口內(nèi)像元的加權(quán)重心3.Forstner3.Forstner定位算子定位算子 以原點到窗口內(nèi)邊緣直線的距離為觀測值，梯度模之平方為權(quán)22200),()sincos(sincosyxgggyxyxyxv 數(shù)學(xué)模型 xdxxSxg)()(刀刃曲線線擴散

12、函數(shù) xxSxxSxxgxxg)(d )(dd)(dd)(影像的梯度 4.4.高精度角點與直線定位算子高精度角點與直線定位算子 43210dddd),(ccckccyxv)sincos(exp),(2yxkyxg)sincos(21exp21),(22yxyxS理想的線擴散函數(shù)服從高斯分布影像的梯度 ),()sincos(exp)cossin()sincos(2)sincos()sincos(exp200004002300000022000001200000yxgyxkacyxccyxckacyxcacyxkca0,k0,0與0為參數(shù)的近似值線性化誤差方程式中的系數(shù)1, 11, 1,21, 12,1, 1dcosdsindsindcosd)()(),(jijijijijijijijigggggggggjigRoberts梯度 采用梯度的模為觀測值 22222222222cossinsincosmmmmmmg誤差 mm20單位權(quán)中誤差為 噪聲誤差 梯度角 初值確定Hough變換確定直線參數(shù)初值0，0。 ),(max0yxga2000000000)sincos(ln),(lnyxayxgk(x0,y0)為直線附近任一點的坐標 是梯度的最大值 粗差的剔除220220220,/1/OR, 1ijijnjivvW采用選權(quán)迭代法，使粗差在平差的過程中自動地被逐漸剔除 窗口的選擇 精確定位