董立紅 彭業(yè)勛 符立梅

摘要：特征點的選取是視覺研究的基礎，其選取的精確度直接影響到視覺信息處理的準確性與可靠性。傳統(tǒng)Harris角點檢測方法具有計算簡單、易于實現(xiàn)的優(yōu)點，但該算法效率低下、檢測精度較低、抗噪性差、存在角點簇。提出一種基于Sobel邊緣檢測的圓周Harris角點檢測算法：首先采用Sobel邊緣檢測進行角點預篩選，本質(zhì)上提高檢測效率;隨后采用圓周窗口模板對篩選后的角點進行非極大值抑制，減少漏檢點與偽角點的個數(shù);最后采用臨近點剔除法，保留非極值最大點作為角點，解決角點簇問題。實驗結果表明，文中角點檢測算法運行效率得到了極大提高，減低漏檢率的同時，旋轉不變性亦得到了改善。

關鍵詞：角點檢測;改進Harris算法;旋轉不變性;圓周窗口

中圖分類號：TP 391.41文獻標志碼：A

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2019.0227文章編號：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[1]，稱之為角點。角點是在圖像處理中的一個重要特征，它主要運用到運動目標識別和跟蹤、圖像匹配等計算機視覺領域。角點檢測的精確度，直接決定了識別、跟蹤及匹配結果的好壞，因此角點檢測是計算機視覺處理中十分重要的環(huán)節(jié)。

Harris算法是一種傳統(tǒng)的角點檢測算法，它是在Moravec算法的基礎上，由Harris C和Stephens M兩人在1988年改進發(fā)展而來的。Harris角點檢測存在一些不足，如需人工設置閾值[2]，存在偽角點、角點簇，角點定位不精確以及檢測效率低下。針對Harris角點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，結合一定區(qū)域內(nèi)有一個角點的方法，確定角點，但是并沒有解決人工閾值選取[3]。對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)，進而改進了窗口大小選擇困難的問題，提高了定位精度[4]。2015年龔平、劉相濱提出了運用像素點響應值進行曲線擬合的方法，根據(jù)峰值來確定角點，解決了人工閾值選取帶來的角點分布不均現(xiàn)象[5]。2015年鄒志遠等人提出了一種自適應閾值的方法，對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)自適應的Harris角點檢測算法[7]，解決了高斯函數(shù)參數(shù)選取的不確定性影響。由于人工設置閾值易產(chǎn)生角點簇的現(xiàn)象，2017年張見雙等人提出了一種改進的算法[8]，通過圖像分塊處理，并在每個圖像塊中進行自適應閾值設置[9-10]的方法，改善了角點簇現(xiàn)象。

針對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算法的運算效率，如何在提高檢測算法效率的同時，降低誤檢測的率成為文中的研究方向。文中提出運用Sobel邊緣檢測[11-12]來備選角點來提高檢測`效率;在進行非極大值抑制時，文中把傳統(tǒng)的矩形模板改為圓周模板，該模板具有旋轉不變性，大大改善了圖像角點的檢測精度，最后采用鄰域內(nèi)臨近角點剔除[13-14]的方法，排除角點簇，進一步提高檢測的精確度。

2.3剔除部分偽角點

在進行了角點的預篩選以及非極大值抑制之后，局部會有一些角點簇和偽角點出現(xiàn)，即在一定的領域內(nèi)可能出現(xiàn)2個或者多個角點，這對于一些后續(xù)處理可能導致不準確，比如圖像匹配，角點簇可能導致匹配概率的明顯增加，因此文中應該消除這種現(xiàn)象的出現(xiàn)，文中采用鄰近角點的剔除，即在一定的局部范圍內(nèi)，只允許一個非極大值的出現(xiàn)，當在局部范圍內(nèi)，出現(xiàn)2個或者以上的角點，選取非極大值最大的作為角點，排除其他的角點，文中采用5*5的模板。

3實驗結果和分析

為了更好地驗證文中算法的準確度，選擇積木圖像作為實驗原圖像（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)算法進行對比實驗，實驗結果如圖1所示。

3.1算法時間和準確度對比

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

由實驗結果可知，原始Harris角點檢測算法的漏檢角點比較多，運行時間比較長，提出的圓周角點檢測算法，漏檢角點明顯減少，以p=0.010為例，準確度由傳統(tǒng)算法的61.19%提高到7692%，且通過采用Sobel邊緣檢測角點備選方法，大大提高了算法的檢測效率，平均時間從原來的0.769 583 s降低到0.238 220 s，約為傳統(tǒng)算法的31%.

3.2旋轉不變性對比

將圖1（a）圖像旋轉45°角后作為實驗圖像，采用“錯準比”（（誤檢數(shù)+漏檢數(shù)）/準確數(shù)）對文中圓周檢測算法及傳統(tǒng)算法進行結果比較，實驗結果如圖3所示，錯準比比值越大，檢測效果越差，見表3.

3.3抗噪性對比

對原始圖像加入=0，δ=0.005的高斯白噪聲[20]，對傳統(tǒng)算法和文中算法進行試驗對比。

如圖4所示對比傳統(tǒng)Harris角點檢測算法，文中算法大大改善了角點簇和偽角點的影響，因此文中算法具有較強的抗噪性。

4結論

1）實驗結果表明文中改進算法相較于傳統(tǒng)算法，檢測精度提高了約10.52%，檢測效率提高了約69.05%;

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

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