張秋豪+張徐杰

【摘 要】基于快速的FAST算法，提出一種M-FAST角點(diǎn)算法，即首先使用直方圖均衡化方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，提高圖像成分的清晰度并消除圖像中光照強(qiáng)度的影響，其次用Mallat小波算法對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，加強(qiáng)圖像的抗噪性，最后再使用FAST進(jìn)行角點(diǎn)檢測。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比，證明比原FAST算法更具魯棒性和抗噪性。

【關(guān)鍵詞】FAST算法；角點(diǎn)檢測；Mallat；圖像增強(qiáng)處理；去噪音

0 引言

在機(jī)器人視覺中，需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別跟蹤與做圖像的特征匹配的工作，對(duì)于圖像的角點(diǎn)檢測是這些工作的基礎(chǔ)。角點(diǎn)是圖像中具有旋轉(zhuǎn)不變性和特征穩(wěn)定性好的局部特征點(diǎn)。要提高角點(diǎn)的實(shí)用價(jià)值，就要提高角點(diǎn)對(duì)光照變化，尺度變化，透視變換及噪聲的魯棒性和可重復(fù)性，最重要的是具有快速性，能夠適應(yīng)圖像處理的實(shí)時(shí)性。

2006年，由Rosten和Drummond提出一種簡單快速的角點(diǎn)算法，加速分割檢測特征（feature from accelerated segment test）算法，通過該算法可以快速的確定出角點(diǎn)，可以應(yīng)用于實(shí)時(shí)視頻處理，但其旋轉(zhuǎn)不變性，魯棒性，光照不變性差。本文提出一種增強(qiáng)光照不變性和魯棒性的M-FAST算法。首先，對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，改善圖像的視覺效果，提高圖像成分的清晰度；其次，用Mallat去噪算法對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理增強(qiáng)圖像的抗噪性。

2 圖像去噪Mallat算子

在給定一個(gè)多分變率分析及其對(duì)應(yīng)的尺寸函數(shù)？漬（t）和一個(gè)正交二進(jìn)小波函數(shù)？鬃（t）的條件下，Mallat給出了某一函數(shù)f（t）的二進(jìn)小波分解與重構(gòu)的快速算法，即Mallat算法。

圖像小波分解與重構(gòu)過程圖如圖2所示：

Mallat去噪作用如圖3所示左圖為原圖，右圖為去噪后圖像。

3 FAST算子

快速角點(diǎn)檢測算法Fast算子（feature from accelerated segment test）是2006年由Rosten和Drummond提出。

在像素點(diǎn)的周圍鄰域內(nèi)有足夠多的像素點(diǎn)與該點(diǎn)處于不同的灰度區(qū)域，則確定該點(diǎn)為一個(gè)Fast角點(diǎn)。在灰度圖像中，也就是有足夠多的像素點(diǎn)的灰度值大于該點(diǎn)的灰度值或者小于該點(diǎn)的灰度值。在對(duì)圖像進(jìn)行角點(diǎn)檢測時(shí)，考慮圖像中任何一個(gè)像素點(diǎn)和以這個(gè)像素點(diǎn)為中心的一個(gè)區(qū)域，通常，選擇一個(gè)半徑為3的離散化的Bresenham圓的圓形區(qū)域。如圖4所示。

如圖4所示，設(shè)p為角點(diǎn)候選點(diǎn)，通過p周圍編號(hào)（下轉(zhuǎn)第228頁）（上接第185頁）為1-16的像素值來判p是否為角點(diǎn)。假設(shè)這16個(gè)像素值中有連續(xù)n個(gè)像素點(diǎn)滿足下式：

N= I（x）-I（p）>？著d

I（x）表示連續(xù)的n個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，I（p）表示p點(diǎn)的灰度值，？著d為給定的一個(gè)極小閾值。如果N大于一個(gè)給定的閾值，則可以確定該候選點(diǎn)為角點(diǎn)。通常閾值選為12。

4 結(jié)論

本文基于Fast快速角點(diǎn)檢測算法，通過前期對(duì)圖像進(jìn)行加強(qiáng)與去噪提出一直M-Fast角點(diǎn)算法，能增強(qiáng)Fast算法的抗噪能力，獲取角點(diǎn)時(shí)能取得更好的效果。如圖5所示，上圖為原方法獲取角點(diǎn)的效果，下圖為改進(jìn)后的方法獲取的角點(diǎn)的效果。

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[責(zé)任編輯：王楠]