Laplace算子是用于边缘检测的一种常见算子,其基本原理是通过计算图像像素值的二阶导数来检测边缘。Laplace算子的公式如下: ∇^2f =∂^2f/∂x^2 +∂^2f/∂y^2 其中,∇^2f表示Laplace算子的结果,f表示图像的像素值,x和y表示图像坐标。 Laplace边缘检测算法的基本思想是寻找图像中像素值变化最剧烈的地方...
2. 多尺度 Harris-Laplace 3. 仿射变换 Harris-Affine 应用 1. 图像拼接 代码 参考 原理 角点,一般是边缘的交点,在图像匹配中经常被拿来作特征描述点。 以下是 《A combined corner and edge detector》中描述的 Moravec's corner detector functions by considering a local window in the image, and determinin...
Harris-Laplace算法具有尺度不变性 算法 计算梯度,(考虑干扰用Sobel算子滤波),得到三张图片 对得到的三张图片继续滤波,实现在窗口下的累积和. 计算行列式、迹 OpenCV源码分析 cornerEigenValsVecs(constMat&src,Mat&eigenv,intblock_size, intaperture_size,intop_type,doublek=0., intborderType=BORDER_DEFAULT ) {...
步骤五:对角点进行Laplace检测,确定角点; 针对在步骤四位置空间上的候选角点,对其进行尺度空间上的搜索。本发明采用Laplace算子验证角点是否在尺度维上获得Laplace算子的局部极大值。如果是,则确定为特征点,并将获得极大值的点所在的尺度作为特征尺度。通过对不同的尺度空间的Laplace响应值进行比较,获得特征点,计算过程...
本发明公开了一种基于改进的Harris-Laplace和SIFT描述符的影像匹配方法,包含如下步骤:1,采用改进的Harris-Laplace提取影像上关键点,确定关键点的主方向,生成特征点;2,采用SIFT描述符对特征点进行描述;3,分别采用(BBF最近邻搜索算法)和RANSAC(随机取样一致性算法)对特征点进行粗匹配和精匹配.本发明中改进的Harris-...
来近似导数:Gx(x,y)=H(x+1,y)−H(x−1,y)Gy(x,y)=H(x,y+1)−H(x,y−1)在实际操作中,对图像求梯度通常是考虑图像的每个像素的某个邻域内的灰度变化,因此通常对原始图像中像素某个邻域设置梯度算子,然后采用小区域模板进行卷积来计算,常用的有Prewitt算子、Sobel算子、Robinson算子、Laplace算子...
8.2 多尺度 Harris-Laplace 8.3 仿射变换 Harris-Affine 九、应用 十、代码 十一、参考 一、原理 角点,一般是边缘的交点,在图像匹配中经常被拿来作特征描述点。 从Moravec 检测(最早的角点检测算法之一)出发,首先角点是局部特征,因此检测过程发生在局部窗口内,通过局部窗口在多个方向的移动 shift,观察亮度的变化,考虑...
基于图像特征点检测的第2代数字水印算法具有良好的抗几何攻击能力.Harris箅子是2代水印中使用较多的一种特征点检测方法.然而传统Harris算子提取的特征点对于较大尺度缩放攻击的稳定性较差,结合自适应尺度特性的Harris-Laplace算子在一定程度上克服了这一缺点,并且对于旋转,噪声及压缩攻击均具有较好鲁棒性,据此给出了一种...
Harris算子对尺度很敏感,不具有尺度不变性。Mikolajczyk 和Schmid 剔除的Harris-Laplace检测方法将Harris 角点检测算子和高斯尺度空间相结合,使Harris角点检测具有尺度不变性。 2.阈值设置 根据阈值来判断角点,在Harris算法中阈值只能根据图像特征进行手动调整,很难设定一个合适的值使其能够适合整幅图像中角...
对于数字图像来说，相当于是二维离散函数求梯度，并使用差分来近似导数： 在实际操作中，对图像求梯度通常是考虑图像的每个像素的某个邻域内的灰度变化，因此通常对原始图像中像素某个邻域设置梯度算子，然后采用小区域模板进行卷积来计算，常用的有Prewitt算子、Sobel算子、Robinson算子、Laplace算子等。1.2.2 Sobel...