數(shù)字?jǐn)z影測量論文典型點(diǎn)特征提取算法研究

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1、典型點(diǎn)特征提取算法研究摘要：立體像對的自動匹配和目標(biāo)的自動識別是當(dāng)代攝影測量研究的一大熱點(diǎn)，而特征提取是自動匹配和目標(biāo)識別的前提。特征提取包含點(diǎn)特征提取、線特征提取和面特征提取，本文主要研究和實(shí)現(xiàn)了Moravec算子、Forstner算子和Harris算子這三種基本的點(diǎn)特征提取算法。通過編程實(shí)現(xiàn)，對三種點(diǎn)特征提取算子的效果和優(yōu)缺點(diǎn)做了比較分析。關(guān)鍵詞：點(diǎn)特征提取，Moravec算子，F(xiàn)ostner算子，Harris算子0.前言當(dāng)代攝影測量與傳統(tǒng)攝影測量的根本區(qū)別在于數(shù)據(jù)處理的自動化或半自動化，如：數(shù)據(jù)的自動獲取，影

2、像自動糾正，影像自動匹配和影像自動拼接等【1】。這些自動化的前提是對影像特征的自動提取。影像的特征一般可以分為點(diǎn)特征、線特征、面特征三類。在同名點(diǎn)匹配、DEM（和DSM）密集點(diǎn)云生成中最重要的是點(diǎn)特征的提取和精度定位。點(diǎn)特征是指在影像上最基本的特征，是一種表征影像局部特性的位置度量，可以用來作為影像中具有一定特征的局部區(qū)域的位置標(biāo)示【2】。通俗來講點(diǎn)特征可以定義為那些灰度在多個方向都有較大變化的點(diǎn)，如圓點(diǎn)、角點(diǎn)等。提取點(diǎn)特征的算子一般被稱為興趣算子或有利算子。在各種文獻(xiàn)中，人們根據(jù)不同的出發(fā)點(diǎn)和目的提出了多種特征提

3、取的興趣算子。而這些興趣算子根據(jù)它們性質(zhì)又大致可以分為三類【3】【4】。第一類是基于模板匹配的算子：通過計算一個固定的特征點(diǎn)模板與所有圖像子窗口的相似性，以相似程度來判斷某一象元是否為特征點(diǎn)，這種方法計算量較大，比較耗費(fèi)時間。第二類是基于圖像邊緣特征的算子：通過先對圖像的邊緣輪廓進(jìn)行提取，然后通過邊界上方向變化的快慢來判斷特征點(diǎn)，這種方法的效果依賴于圖像邊緣提取的效果，計算復(fù)雜度高。第三類是基于影像灰度的算子：影像的灰度是對地物的反射信號的數(shù)字化記錄，因此類比于信號處理，通過對影像局部灰度變化的計算來找到信號有較大

4、變化的點(diǎn)，這樣的點(diǎn)就是所尋找的特征點(diǎn)，這種基于灰度的方法計算簡單，因而使用較為普遍。角點(diǎn)在特征點(diǎn)中更為常見，在實(shí)際圖像中一般位于輪廓的拐角、直線的交點(diǎn)、直線的端點(diǎn)等位置。其類型大致可分為：L型交叉點(diǎn)、T型交叉點(diǎn)、Y型交叉點(diǎn)、X型交叉點(diǎn)、箭型交叉點(diǎn)（如下圖0.1所示）。本文中主要研究和實(shí)現(xiàn)了幾種最常見的點(diǎn)特征提取算子：Moravec算子、Forstner算子和Harris算子。主要的提取目標(biāo)為角點(diǎn)，并通過標(biāo)準(zhǔn)圖像（如下圖0.2所示）來對三種點(diǎn)特征提取算子的提取效果作比較。（圖0.1典型角點(diǎn)）0.算法原理和實(shí)現(xiàn)1.1M

5、oravec算子Moravec于1977年提出利用灰度方差提取點(diǎn)特征，這就是Moravec算子，它屬于第三類基于影像灰度的算子。Moravec算子通過計算各像素四個主要方向（即：0度方向、45度方向、90度方向、145度方向（如圖1.1所示））上面灰度的差平方和，并且選取灰度差平方和中的最小值為該點(diǎn)的角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)值或稱興趣值（IV），然后通過一定的閾值判斷，選取興趣值IV中大于閾值的點(diǎn)做為候選點(diǎn)，最后通過一定的窗口，選擇窗口中備選點(diǎn)里的極大值點(diǎn)做為該窗口中的特征點(diǎn)。（圖1.1Moravec算子的四個方向）具體的實(shí)現(xiàn)

6、步驟如下：（1）計算各象元的興趣值IV。在以像素（c，r）為中心的w*w的窗口中，計算該像素四個主要方向相鄰像素的灰度差平方和：其中k=INT（w/2），即計算窗口的一半大小。然后取上述四個值的最小值作為該像素的（c，r）的興趣值：（2）通過經(jīng)驗(yàn)閾值選取候選點(diǎn)。給定一個經(jīng)驗(yàn)閾值，將上一步中的到的興趣值大于該閾值的點(diǎn)作為候選點(diǎn)。此時閾值越小，結(jié)果中提取到的特征點(diǎn)越多；閾值越大，結(jié)果中提取到的特征點(diǎn)越少。（3）極大值濾波，選出特征點(diǎn)。在一定大小的窗口內(nèi)（一般不同于興趣值計算的窗口大?。┻x取興趣值中最大的點(diǎn)作為特征點(diǎn)。1

7、.2Forstner算子Forstner算子也是屬于第三類利用灰度選取特征點(diǎn)的算子，作為一個可以用于精確定位的特征提取算子，F(xiàn)orstner算子的理論更偏向于誤差處理，整體計算過程比Moravec算子要復(fù)雜一些。在本文中只考慮算子在提取特征點(diǎn)（即選取最佳窗口）的過程的實(shí)現(xiàn)。Forstner算子通過計算各像素的Robert梯度和以像素為中心的一個窗口的灰度協(xié)方差矩陣，在影像中尋找盡可能小而接近于圓的誤差橢圓的點(diǎn)作為特征點(diǎn)。算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：（1）計算窗口中灰度的協(xié)方差矩陣。其中：分別表示窗口中各像素點(diǎn)的Robe

8、rt梯度值。（2）計算興趣值q和w。其中：DetN表示矩陣N的行列式；trN表示矩陣N的跡。（3）確定候選點(diǎn)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)閾值，選取出候選點(diǎn)。這里的對q和w分別有閾值。（4）選取極值點(diǎn)。在一個適當(dāng)?shù)拇翱诶镒鰳O大值濾波，以權(quán)值w為依據(jù)選取極值點(diǎn)，則這樣的點(diǎn)就是我們提取的特征點(diǎn)。1.2Harris算子Harris算子也屬于第三類利用灰度選取特征點(diǎn)的算子，通過計算與自