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文档简介
1、第二节点特征提取算法,主要内容,一.Moravec算子 二.Forstner算子,1.点特征,点特征主要指明显点， 提取点特征的算子称为兴趣算子,2.点特征的灰度特征,3.Moravec算子,Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子,r,c,（1）计算各像元的兴趣值 IV,（2）给定一经验阈值，将兴趣值大于阈值的点作为候选点。,确定窗口大小,Moravec算子是在四个主要方向上，选择具有最大最小灰度方差的点作为特征点,（3）选取候选点中的极值点作为 特征点。,4. Forstner算子,Roberts梯度和灰度协方差矩阵，寻找具有尽可能小而接近圆的误差椭圆的点作为特征点,（l
2、）计算各像素的Roberts梯度,（2）计算ll（如55或更大）窗口中灰度的协方差矩阵,（3）计算兴趣值q与w,DetN代表矩阵N之行列式,trN代表矩阵N之迹,(4）确定待选点,当 同时 ，该像元为待选点,（5）选取极值点,即在一个适当窗口中选择最大的待选点,第三节 线特征提取算子,1. 线特征,“边缘” 影像局部区域特征不相同的区域间的分界线 “线” 是具有很小宽度的其中间区域具有相同的影像特征的边缘对,差分算子、拉普拉斯算手、LOG算子等,房屋的提取,道路的提取,2.线的灰度 特征,主要内容,一.微分算子 二.二阶差分算子 三.Hough变换,3. 微分算子,梯度算子,差分算子,对于一给
3、定的阈值T，当时，则认为像素（i，j）是边缘上的点。,近似,Roberts梯度算子,方向差分算子,直线与边缘的方向,Sobel算子,考察它上下、左右邻点灰度的加权差。与之接近的邻点的权大：,Prewitt算子与Sobel算子,加大模扳抑制噪声,Prewitt算子,Sobel 算子,4. 二阶差分算子,方向二阶差分算子,拉普拉斯算子（Laplace）,卷积核掩膜,取其符号变化的点，即通过零的点为边缘点，通常也称其为零交叉点,高斯一拉普拉斯算子（LOG）,高斯函数,低通滤波,边缘提取,LOG算子为卷积核，对原灰度函数进行卷积运算后,提取零交叉点为边缘,Sobel,边缘检测算子比较结果,Roberts,Prewitt,Canny,Laplacian of Gaussian,5.Hough变换,用于检测图像中直线、圆、抛物线、椭圆等,图像空间,对于影像空间直线上任一点(x，y）变换将其映射到参数空间(，)的一条正弦曲线上,图像空间,参数空间,正弦曲线共线,映射,正弦曲线,Hough变换步骤,提取特征并计算其梯度方向. 设置累计矩阵H(i，j).
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