A method to detect the local characteristics of the local detection method of image features of the image belongs to the field of image processing, the characteristics of the existing image detection are processed on each pixel of the image, the operation efficiency is very low. The invention is not processed for each pixel point, but first performs preprocessing of the image before detecting the feature, and then finds the boundary line in the image, and then detects the feature points along the boundary line. Because corner features are usually on the boundary line, the number of effective corner points can be guaranteed while greatly reducing the computational complexity.
【技术实现步骤摘要】
一种图像特征的局部检测法
本专利技术属于图像处理的领域，具体来说是在图像上检测出特征点，这种特征点可以应用于测量目的，也可以应用于双目相机的两幅重叠图像中的特征匹配，也可以应用于图像时间序列中的两幅图像的特征匹配（例如视觉里程计中需要处理的）。
技术介绍
图像特征的检测是视觉图像应用中的一个重要技术，如果涉及到两幅图像，特征的检测与匹配往往是同时存在，例如计算机双目视觉图像的处理需要找到两个固接在一起的相机图像重叠区的具有对应关系的特征点，再如视觉里程计处理图像的时间序列，需要找到图像特征点在连续两幅图像中的相应位置，然后再解算出移动相机的载体的空间运动。这里涉及到的一个共同技术环节就是检测出图像中的特征点。图像的特征检测有许多种方法，如基于角点特征的Harris、FAST、Shi-Tomasi和SUSAN算法，基于斑点特征的SIFT、SURF和CenSurE算法。特征匹配的方法是基于特征点的描述子的相似性。最简单的特征点描述子就是特征的外观，即该特征点所在的像素及其邻域内的灰度，对于这类描述子可以用灰度差的平方和（SSDs）或者归一化互相关（NCC）来度量两个特征点描述子的相似度。Census变换是一种更加鲁棒的相似度度量方法，该方法将每个特征点邻域转化为一个二进制向量表示形式，然后根据汉明距离（HammingDistance）度量两个二进制串的相似度。但是基于特征外观的描述子不具有旋转、尺度不变性，因此会随着视角的变化而变化，所以只适用于机器人在微小运动情况下前后帧图片中特征点的匹配。SIFT描述子最大的特点是稳定，不随光线明暗、旋转和尺度变化而变化，...
【技术保护点】
一种图像特征的局部检测方法是一种快速检测图像特征的方法，其特点是只在图像的局部进行特征的检测。
【技术特征摘要】
1.一种图像特征的局部检测方法是一种快速检测图像特征的方法，其特点是只在图像的局部进行特征的检测。2.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王恒升，曾斌，彭天博，
申请(专利权)人：王恒升，曾斌，彭天博，
类型：发明
国别省市：湖南,43
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