图像角点和边缘提取的相位叠合算法

摘要：

提出了一种通过相位叠合模型来检测角点和边缘的算法,这种方法利用图像傅里叶分量在特征叠合次数最多的概念,采用相位叠合后的关键点来确定角点和边缘信息,利用相位叠合来标记特征点比用梯度方法有明显的优点:相位叠合是一种无量纲量,而且对图像的亮度或对比度是不变的,因此它能提供对特征点的绝对度量.实验结果证明本算法提取的角点和边缘特征不随图像照度而改变,提高了不同照度下提取图像边缘特征的可靠性.

关键词： 相位叠合 角点检测 边缘特征 图像处理

作者: 胡学龙 张根生 杨义军

作者单位: 扬州大学,信息工程学院,江苏,扬州,225009;南京邮电大学,江苏省图像处理与图像通信重点实验室,江苏,南京,210003 扬州大学,信息工程学院,江苏,扬州,225009 扬州大学,物理科学与技术学院,江苏,扬州,225009

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 乌鲁木齐

会议语种:中文

页码: 47-49

在线出版日期: 2009-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）