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1、點特征提取算法研究摘要：點特征提取是圖像匹配與圖像理解的基礎(chǔ)，在數(shù)字攝影測量與遙感領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。木文介紹了Moravec算子、Forstner算子和Harris角點提収算法的基本原理，對其實驗結(jié)果進行了分析與比較，并為Moravec算子的改進提供了建議。關(guān)鍵詞：點特征Moravec算了Forstner算了Harris角點提取1引言圖像特征的研究是圖像領(lǐng)域中一個重要的研究方向，圖像特征的提取被廣泛地應(yīng)用于圖像匹配、圖像識別、圖像分割等諸多方面。作為圖像的基本特征，點特征一般認為是指灰度信號在二維方向上有明顯變化的點，如角點、圓點、交叉點
2、等［1］。點特征提取是最常采用的…種圖像特征提取，也是數(shù)字攝影測量的關(guān)鍵技術(shù)之一，其定位精度在很人程度上影響了數(shù)字攝影測量過程中相對定向與絕對定向的定向結(jié)果。因此點特征提取算法的研究在數(shù)字攝影測量學(xué)中有重要的意義。近年來，學(xué)者們已經(jīng)提岀了多種點特征提取算法。HanSP.Moravec(1977)提出利用灰度方差提取特征點，即利用“興趣算子”來提取特征點，這是較早的基于圖像灰度信息進行特征點檢測的方法。C.Harris和M.J.Stephens(1988)在H.Moravec算法的基礎(chǔ)上發(fā)展出一種通過口相關(guān)矩陣的角點提取算法——Harris角點
3、提取算法。Forstner(1987,1994)算子通過計算各像素的Robert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的接近圓的誤差橢圓的點作為特征點⑵。SUSAN算子（1997）和MIC算子（1998）則是利用像素鄰域內(nèi)一個圓形模板的灰度計算出每個像素的角點響應(yīng)函數(shù)CRF（CornerResponseFuntion）,通過與閾值進彳亍比較來確定是否為特征點，該類方法具有較強的抗噪能力［3］。除了以上幾種，還有Kitchen-Rosenfeld、IPAN.CSS等多種常見的點特征提取算法。木文將以較為常
4、用的Moravec算子、Forstner算子和Harris角點提取算法為例，對點特征提取算法的原理和效果進行研究與分析，為點特征提取算法的選擇和改進打下基礎(chǔ)。2算法原理2.1Moravec算子Moravec算子是一種利用灰度方差提取點特征的算子，主要是在四個方向上，選擇具冇最大、最小灰度方差的點作為特征點。步驟為［2］：（1）計算各像元的興趣值IV（Tnterestvalue）。在以像素（c,r）為中心的wXw的影像窗口中（如5X5的窗口），計算四個方向相鄰像素灰度差的平方和，取其中最小者作為該像素（c,r）的興趣值。（2）給定一個經(jīng)驗閾值，
5、將興趣值大于該值的點（即興趣值計算窗口的中心點）作為候選點。閾值的選擇應(yīng)以候選點中包括所需要的特征點,而又不含過多的非特征點為原則。（3）選擇候選點中的極值點作為特征點。在一定窗口內(nèi)（可以不同于興趣值計算窗口，如5X5,7X7或9X9像元），將候選點中興趣值不是最大者全部去掉，僅留下最大者，該像索即為一個特征點。這一步驟可稱為“抑制局部非最大”。2.2Forstner算子Forstner算子是一種攝影測量常用的點特征定位算子。該算子通過計算各像素的Robert梯度和像素（c,r）為中心的一個窗口（如5X5）的灰度協(xié)方差矩陣，在影像中尋找具有盡
6、可能小的接近圓的誤差橢圓的點作為特征點。其步驟［2］為：（1）計算各像素的Robert梯度。（2）計算1X1（如5X5或更大）窗口中灰度的協(xié)方差矩陣：（3）計算興趣值q與w。英中DetN代表矩陣N的行列式，trN為矩陣N的跡?？梢宰C明，q是像素（c,r）對應(yīng)的誤差橢圓的圓度。q二0,表明該點可能位于邊緣上；如果q二1,表明為一圓。w為該像元的權(quán)。（4）確定待選點。如果興趣值大于給定的閾值，則該像元為待選點。閾值為經(jīng)驗值，可參考下列值：其屮W為權(quán)平均值，WC為權(quán)的屮值。當q>Tq且w>Tw時，該像元為待選點。（5）選取極值點。以權(quán)值w為依據(jù)，選
7、擇極值點，即在一個適當窗口中選擇w最大的待選點，而去掉其余的點。2.3Harris角點提取應(yīng)用Harris方法提取圖像中角點的過程可以分為以下幾步［4］：（1）計算圖像像素點在水平和垂直方向上的梯度，以及兩者的乘積,得到M中4個元素的值。（2）對圖像進行高斯濾波，得到新的Mo（3）計算原圖像上對應(yīng)的每個像素點的興趣值，即R值。（4）選取局部極值點。Harris方法認為，特征點是局部范圍內(nèi)的極大興趣值對應(yīng)的像素點。（5）設(shè)定閾值，選取一定量的介點。3實驗分析與結(jié)論下面將主要從定位的準確性和提取速度兩方面對三種算法的角點提取性能進行分析比較。2.
8、1Moravec算了Moravec算子計算簡單，運行速度快，易實現(xiàn)，但是容易提取出錯誤點或出現(xiàn)定位錯誤，且對斜邊十分敏感。Moravec算子中有3個可變的參數(shù)，分別
