A New Algorithm for Fast Corner Detection Using Line Search Mechanism

摘要: 传统的图像角点特征检测方法在速度和准确性两方面难以兼顾. 针对该问题, 提出了一种角点特征检测的线搜索式方法. 该方法作用于一个以当前像素为中心核的圆掩模, 在该掩模内搜索通过核的所有直线, 如果存在一条直线不穿过核附近给定邻域以外的其他同值收缩核(Univalue segment assimilating nucleus, USAN)区域, 则当前像素点为角点. 论文论证了使用有限数目搜索线的可行性与必要性. 采用由粗及细的搜索策略, 动态设计搜索线的数目与搜索线上的检测点数目, 以提高检测速度. 提出了一种基于最大同值距离的新型非极大值抑制进行角点的精确定位, 并结合多种新型伪响应抑制措施, 有效地提高了算法的准确度. 实验结果表明该方法在准确性方面优于MIC、SUSAN和Harris等算法, 而且速度快, 仅稍慢于MIC算法, 具有优良的综合性能. 关键词: 特征检测 / 角点检测 / 同值收缩核 / 兴趣点 / 线搜索