董立紅 彭業(yè)勛 符立梅

摘要：特征點(diǎn)的選取是視覺研究的基礎(chǔ)，其選取的精確度直接影響到視覺信息處理的準(zhǔn)確性與可靠性。傳統(tǒng)Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法具有計(jì)算簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，但該算法效率低下、檢測(cè)精度較低、抗噪性差、存在角點(diǎn)簇。提出一種基于Sobel邊緣檢測(cè)的圓周Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法：首先采用Sobel邊緣檢測(cè)進(jìn)行角點(diǎn)預(yù)篩選，本質(zhì)上提高檢測(cè)效率;隨后采用圓周窗口模板對(duì)篩選后的角點(diǎn)進(jìn)行非極大值抑制，減少漏檢點(diǎn)與偽角點(diǎn)的個(gè)數(shù);最后采用臨近點(diǎn)剔除法，保留非極值最大點(diǎn)作為角點(diǎn)，解決角點(diǎn)簇問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中角點(diǎn)檢測(cè)算法運(yùn)行效率得到了極大提高，減低漏檢率的同時(shí)，旋轉(zhuǎn)不變性亦得到了改善。

關(guān)鍵詞：角點(diǎn)檢測(cè);改進(jìn)Harris算法;旋轉(zhuǎn)不變性;圓周窗口

中圖分類號(hào)：TP 391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2019.0227文章編號(hào)：1672-9315（2019）02-0374-07

0引言

圖像亮度發(fā)生劇烈變化，亦或者圖像邊緣曲線上曲率的極大值點(diǎn)[1]，稱之為角點(diǎn)。角點(diǎn)是在圖像處理中的一個(gè)重要特征，它主要運(yùn)用到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和跟蹤、圖像匹配等計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。角點(diǎn)檢測(cè)的精確度，直接決定了識(shí)別、跟蹤及匹配結(jié)果的好壞，因此角點(diǎn)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺處理中十分重要的環(huán)節(jié)。

Harris算法是一種傳統(tǒng)的角點(diǎn)檢測(cè)算法，它是在Moravec算法的基礎(chǔ)上，由Harris C和Stephens M兩人在1988年改進(jìn)發(fā)展而來的。Harris角點(diǎn)檢測(cè)存在一些不足，如需人工設(shè)置閾值[2]，存在偽角點(diǎn)、角點(diǎn)簇，角點(diǎn)定位不精確以及檢測(cè)效率低下。針對(duì)Harris角點(diǎn)的信息丟失和位置偏移問題，2009年毛雁明、蘭美輝等人提出了雙閾值的想法，根據(jù)2次非極大值抑制，結(jié)合一定區(qū)域內(nèi)有一個(gè)角點(diǎn)的方法，確定角點(diǎn)，但是并沒有解決人工閾值選取[3]。對(duì)于定位不精確的問題，2013年張晶等提出B樣條函數(shù)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)算法算法中的高斯平滑函數(shù)，進(jìn)而改進(jìn)了窗口大小選擇困難的問題，提高了定位精度[4]。2015年龔平、劉相濱提出了運(yùn)用像素點(diǎn)響應(yīng)值進(jìn)行曲線擬合的方法，根據(jù)峰值來確定角點(diǎn)，解決了人工閾值選取帶來的角點(diǎn)分布不均現(xiàn)象[5]。2015年鄒志遠(yuǎn)等人提出了一種自適應(yīng)閾值的方法，對(duì)人工選取閾值得到的改善，從而避免人工選取閾值造成的角點(diǎn)分布不合理的現(xiàn)象[6]。2016年趙萌等人提出了一種高斯函數(shù)參數(shù)自適應(yīng)的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法[7]，解決了高斯函數(shù)參數(shù)選取的不確定性影響。由于人工設(shè)置閾值易產(chǎn)生角點(diǎn)簇的現(xiàn)象，2017年張見雙等人提出了一種改進(jìn)的算法[8]，通過圖像分塊處理，并在每個(gè)圖像塊中進(jìn)行自適應(yīng)閾值設(shè)置[9-10]的方法，改善了角點(diǎn)簇現(xiàn)象。

針對(duì)Harris算法的不足，上述提到的不同方法都取得了一定的成效，但均不同程度地降低了檢測(cè)算法的運(yùn)算效率，如何在提高檢測(cè)算法效率的同時(shí)，降低誤檢測(cè)的率成為文中的研究方向。文中提出運(yùn)用Sobel邊緣檢測(cè)[11-12]來備選角點(diǎn)來提高檢測(cè)`效率;在進(jìn)行非極大值抑制時(shí)，文中把傳統(tǒng)的矩形模板改為圓周模板，該模板具有旋轉(zhuǎn)不變性，大大改善了圖像角點(diǎn)的檢測(cè)精度，最后采用鄰域內(nèi)臨近角點(diǎn)剔除[13-14]的方法，排除角點(diǎn)簇，進(jìn)一步提高檢測(cè)的精確度。

2.3剔除部分偽角點(diǎn)

在進(jìn)行了角點(diǎn)的預(yù)篩選以及非極大值抑制之后，局部會(huì)有一些角點(diǎn)簇和偽角點(diǎn)出現(xiàn)，即在一定的領(lǐng)域內(nèi)可能出現(xiàn)2個(gè)或者多個(gè)角點(diǎn)，這對(duì)于一些后續(xù)處理可能導(dǎo)致不準(zhǔn)確，比如圖像匹配，角點(diǎn)簇可能導(dǎo)致匹配概率的明顯增加，因此文中應(yīng)該消除這種現(xiàn)象的出現(xiàn)，文中采用鄰近角點(diǎn)的剔除，即在一定的局部范圍內(nèi)，只允許一個(gè)非極大值的出現(xiàn)，當(dāng)在局部范圍內(nèi)，出現(xiàn)2個(gè)或者以上的角點(diǎn)，選取非極大值最大的作為角點(diǎn)，排除其他的角點(diǎn)，文中采用5*5的模板。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

為了更好地驗(yàn)證文中算法的準(zhǔn)確度，選擇積木圖像作為實(shí)驗(yàn)原圖像（如圖1（a）所示）。參數(shù)分別選取p=0.010，p=0.005，半徑R=2，將圓周窗口算法與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

3.1算法時(shí)間和準(zhǔn)確度對(duì)比

閾值選取為p·Max，將傳統(tǒng)算法和文中算法進(jìn)行比較，算法效率見表1，算法準(zhǔn)確度（正確角點(diǎn)數(shù)/（正確角點(diǎn)數(shù)+偽角點(diǎn)數(shù)+漏檢角點(diǎn)數(shù)數(shù)））見表2.

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，原始Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法的漏檢角點(diǎn)比較多，運(yùn)行時(shí)間比較長(zhǎng)，提出的圓周角點(diǎn)檢測(cè)算法，漏檢角點(diǎn)明顯減少，以p=0.010為例，準(zhǔn)確度由傳統(tǒng)算法的61.19%提高到7692%，且通過采用Sobel邊緣檢測(cè)角點(diǎn)備選方法，大大提高了算法的檢測(cè)效率，平均時(shí)間從原來的0.769 583 s降低到0.238 220 s，約為傳統(tǒng)算法的31%.

3.2旋轉(zhuǎn)不變性對(duì)比

將圖1（a）圖像旋轉(zhuǎn)45°角后作為實(shí)驗(yàn)圖像，采用“錯(cuò)準(zhǔn)比”（（誤檢數(shù)+漏檢數(shù)）/準(zhǔn)確數(shù)）對(duì)文中圓周檢測(cè)算法及傳統(tǒng)算法進(jìn)行結(jié)果比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示，錯(cuò)準(zhǔn)比比值越大，檢測(cè)效果越差，見表3.

3.3抗噪性對(duì)比

對(duì)原始圖像加入=0，δ=0.005的高斯白噪聲[20]，對(duì)傳統(tǒng)算法和文中算法進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比。

如圖4所示對(duì)比傳統(tǒng)Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法，文中算法大大改善了角點(diǎn)簇和偽角點(diǎn)的影響，因此文中算法具有較強(qiáng)的抗噪性。

4結(jié)論

1）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中改進(jìn)算法相較于傳統(tǒng)算法，檢測(cè)精度提高了約10.52%，檢測(cè)效率提高了約69.05%;

2）提出的改進(jìn)算法相較于傳統(tǒng)算法，具有旋轉(zhuǎn)不變性及較強(qiáng)的抗噪性。由于本文算法閾值的選擇仍為人工選取，適用性與適應(yīng)度不夠高，是未來研究的重點(diǎn)。

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