[发明专利]一种基于支撑域的图像角点检测和分类方法

摘要

本发明公开了一种基于支撑域的图像角点检测和分类方法，思路为：获取待检测的图像I0，并对图像I0进行平滑处理，得到平滑处理后的图像I，然后对平滑处理后的图像I进行边缘检测，得到平滑处理后的图像I包含的H个边缘点，并将所述H个边缘点作为候选角点集；获取滤波器组，所述滤波器组由K个方向不同的滤波器构成，并计算由K个不同方向的滤波器模版构成的滤波器组F；根据由K个不同方向的滤波器模版构成的滤波器组F，计算H个候选角点的角点测度集Area_edge后并依次进行非极大值抑制和阈值判断，得到待检测的图像I0中包含的T个真实角点；对待检测的图像I0中包含的T个真实角点进行角点分类，得到T个真实角点各自包含的峰值个数，进而完成待检测的图像I0中包含的T个真实角点的分类。

主权项

一种基于支撑域的图像角点检测和分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取一幅待检测的图像，记为I0，并对待检测的图像I0进行平滑处理，得到平滑处理后的图像I，然后对平滑处理后的图像I进行边缘检测，得到平滑处理后的图像I包含的H个边缘点，并将所述H个边缘点作为候选角点集；H为自然数；步骤2，获取滤波器组，所述滤波器组由K个方向不同的滤波器构成，所述滤波器组中以方向为0度的滤波器作为主滤波器，滤波器组中第k个滤波器的方向θk为2π*(k‑1)/K，k∈{1，2，…，K}，并计算得到由K个方向不同的滤波器模版构成的滤波器组F；步骤3，根据由K个方向不同的滤波器模版构成的滤波器组F，计算得到H个候选角点的角点测度集Area_edge；步骤4，对所述H个候选角点的角点测度集Area_edge依次进行非极大值抑制和阈值判断，得到待检测的图像I0中包含的T个真实角点；步骤5，对待检测的图像I0中包含的T个真实角点进行角点分类，得到T个真实角点各自包含的峰值个数，进而完成待检测的图像I0中包含的T个真实角点的分类。