[发明专利]一种基于非因果分数阶梯度算子的角点检测方法

摘要

本发明公开了一种基于非因果分数阶梯度算子的角点检测方法，属于图像处理技术领域。本发明是利用因果、反因果分数阶次积分和因果、反因果分数阶次微分的组合来实现待检测灰度图像的非因果分数阶次梯度运算的，具体步骤为：首先读取图像，生成灰度矩阵f(x,y)；再计算f(x,y)在x和y两个方向的非因果分数阶梯度Dx，Dy；计算梯度方向的乘积D_xD_y；使用高斯核分别对D_xD_y滤波；计算角点强度量；最后进行非极大值抑制，即得到精确的图像角点。本发明基于非因果分数阶梯度的新颖算法进行梯度和角点能量运算，能够更好地提高角点检测精度，适用于图像配准与匹配、图像融合以及目标识别等计算机视觉领域。

主权项

1.一种基于非因果分数阶梯度算子的角点检测方法，其特征在于：该方法利用因果、反因果分数阶次积分和因果、反因果分数阶次微分的组合来实现待检测灰度图像的非因果分数阶次梯度运算，通过调节微积分阶次的值来调节最终的幅频增益，进而调节对噪声的免疫力和对角点的敏感度，提高角点的检测精度；其中利用因果、反因果分数阶次积分和因果、反因果分数阶次微分的组合来实现待检测灰度图像的非因果分数阶次梯度梯度角点检测的具体步骤如下：步骤一、读取图像，生成灰度矩阵f(x，y)；步骤二、分别计算f(x，y)在x和y两个方向的非因果分数阶次梯度Dx，Dy；Dx、Dy均采用掩膜卷积来实现：所述x方向非因果分数阶次梯度掩膜如下：Xmask＝[(am‑bm)…(ak‑bk)…(a1‑b1) 0 (b1‑a1)…(bk‑ak)…(bm‑αm)]其中：τ为微分或积分阶次，为伽玛函数，设定模板长度为2m+1，k的取值范围为0～m；步骤三、计算局部自相关矩阵A、B、C；步骤四、计算角点强度矩阵步骤五、设定阈值，对角点强度值进行非极大值抑制，从而获得图像角点。