郑州成功财经学院 机构 信息工程系,河南,郑州,451200
纸质出版:2017
移动端阅览
李保华. 基于arm-linux机器视觉的图像特征点快速检测方法[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(10): 115-118.
LI Bao-hua. The Method Based on Arm - Linux Machine Vision for Rapid Detection of Image Feature Points[J]. 2017, 34(10): 115-118.
针对传统的检测方法一直存在噪声影响严重
导致检测结果不准确的问题.提出基于arm-linux机器视觉的图像特征点快速检测方法
首先利用机器视觉技术拍摄目标图像信息
通过arm-linux系统对目标图像信息进行特征点分析提取、小波去噪等进一步处理; 再依据图像处理结果建立Facet模型
计算求解图像特征点二阶方向导数
获取图像特征点二阶方向导数极小值小于零的像素点作为提取的图像特征点
通过对极大值的归一化和图像局部非极大值抑制完成对图像特征点的快速检测.实验结果分析证明
所提方法可以降低图像特征点的检测成本
减小噪声影响且稳定性强
适用性范围广
安全性高.
For the traditional detection methods
there is a serious problem of noise
which leads to inaccurate results. The rapid detection method of ARM-Linux image feature points based on machine vision
the first shooting target image by using machine vision technology
through the ARM-Linux system to carry on the analysis of the feature points extraction
wavelet denoising and further processing of the image information; then according to the results of the image processing to establish the Facet model
calculation of feature points for image two order directional derivative
image acquisition the feature points of two order directional derivative minimum value is less than zero pixels as image feature extraction
based on the maximum value of the normalized image and local non maxima suppression to complete rapid detection of image feature points. The experimental results show that the proposed method can reduce the detection cost of image feature points
reduce the noise influence and has strong stability
wide applicability and high security.
阮峰, 张辉, 李宣伦. 大输液异物检测图像快速位移补偿方法[J]. 计算机应用, 2016, 36(12): 3442-3447. DOI: 3442
杨祖彬, 代小红. 基于图像配准的食品包装印刷缺陷检测与实现[J]. 计算机科学, 2015, 42(8): 319-322. DOI: 319
彭琪, 崔喆. 基于版面理解的选票图像检测定位方法[J]. 计算机应用, 2016, 36(增刊2): 182-184. DOI: 182
强钲捷, 张合新, 孟飞, 等. 激光主动成像图像边缘检测算法[J]. 激光与红外, 2016, 46(6): 1192-1196. DOI: 1192
樊晓婷, 马巧梅, 陈够喜, 等. 信息熵和差分激励融合的图像拼接检测[J]. 计算机工程与设计, 2016, 37(1): 37-41. DOI: 37
魏霖静, 宁璐璐, 代永强, 等. 基于改进的背景模型的图像识别算法研究[J]. 计算机科学, 2016, 43(9): 315-318. DOI: 315
何拥军, 曾文权, 余爱民. 一种有效的医学嘈杂图像边缘检测方法[J]. 电子设计工程, 2016, 24(10): 180-183. DOI: 180
杨博文, 孙永荣, 黄斌, 等. 加油锥套远距图像的Hough-LS快速检测[J]. 光电工程, 2015, 42(4): 44-48. DOI: 44
扈立超, 史再峰, 庞科, 等. 用于图像匹配的改进Harris特征点检测算法[J]. 计算机工程, 2015, 41(10): 216-220. DOI: 216
李晓航, 郭佳, 彭富伦, 等. 一种改进的基于Hough变换的道路图像检测方法[J]. 应用光学, 2016, 37(2): 229-234. DOI: 229
0
浏览量
11
下载量
0
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构
京公网安备11010602201714号