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申请/专利权人：大连大学
摘要：本发明提供一种基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法，首先利用特征点的延展性设计一种小面积双重检测模板，减少像素点与中心点的比较次数，提高区域正检率和检测速度；其次依据图像局部灰度均值，在每个像素点检测模板内自适应调整阈值，避免灰度变化影响检测效果；最后根据柔性非极大值抑制的思想设计角点半径抑制原则，筛选鲁棒性更强的角点。在Inria遥感影像数据集上的实验结果表明，FAST‑9‑12角点检测速度比FAST‑12‑16、FAST‑9‑16两种模板提高22％左右，自适应阈值的提取方式不易受光照影响，检测准确率分别提高4.16％、3.11％，实现了图像特征快速和精准检测。
主权项：1.一种基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法，其特征在于，算法步骤为：S1.从图像中选取像素点p，以p点为中心构建FAST-9-12小面积双重角点检测模板；S2.基于灰度均值在检测模板内自适应调整阈值，根据角点响应函数判断候选角点；S3.设置边缘点筛选原则去除候选角点中的边缘响应点；S4.设置角点半径抑制原则剔除伪角点，以避免角点连接、重叠。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 基于灰度均值的自适应FAST角点检测优化算法
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