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2023-06-28
角点检测在F16、T60和汽车模型上的应用效果
【摘要】：我们从普林斯顿模型库中挑选出一个飞机模型F16、一个坦克模型T60、一辆汽车模型用来进行与角点检测相关的实验。
1.实验环境
（1）硬件环境
普通DELL台式计算机一台，基本配置为P（R）D／3.4GHz／1.00G／160G／19in[1]。
（2）软件环境
WindowsXP操作系统，Visual Studio C++6.0开发平台，OpenCV函数库。
2.实验数据来源
Caltech101图像库共有101类目标，每类目标有40～800幅图像，图像大小为300×200像素；普林斯顿大学三维模型库（Princeton Shape Benchmark）[2]中的模型可以投影为2D图像，模拟相应物体分割后的二维灰度图像。我们从普林斯顿模型库中挑选出一个飞机模型F16、一个坦克模型T60、一辆汽车模型用来进行与角点检测相关的实验。
图4-9 图像局部特征的提取与表示
a）建筑物与人 b）汽车与树 c）建筑物与人的特征点 d）汽车与树的特征点 e）建筑物与人的特征描述 f）汽车与树的特征描述
实验1：DoG特征点检测与SIFT特征描述子表示
如图4-9c和4.9d所示，DoG检测算子是稀疏选取法的典型代表，其检测出的特征区域数量一般在200～3000个，其主要优点是简洁、紧致，图像的特征点远远少于图像的像素，使得后面的识别过程能大大加速。但很多特征区域检测算法往往和图像的特性相关，应用到通用目标识别时，可能会有一定的局限。图4-9e和4-9f为SIFT描述子的向量表示方式，箭头的起点代表该特征点的位置，箭头的长度代表该特征点所处的尺度，箭头的方向代表该特征点的主方向。
实验2：直线投影和SUSAN角点检测
如图4-10所示，直线投影法相对来说简单实用，具有较高的检测精度和稳定性，由于把角点定义在目标的轮廓线上，必须先分割图像并进行二值化，这样一来对前期的图像分割有很大的依赖性，而图像分割本身运算比较复杂，分割过程中出现的任何错误都有可能影响到检测结果。SUSAN算法则不需计算梯度，不需插值且不依赖于前期图像分割的结果，直接对像素的邻域灰度值比较即可检测出角点，速度比较快，通过自适应阈值的改进之后，该算法的抗噪声干扰能力有所加强，角点检测效果比较理想。
图4-10 二值图像的角点检测效果
图4-10 二值图像的角点检测效果(续)
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2023-06-28
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2023-10-21
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2023-10-30
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