导读:本文包含了亚像素角点提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:棋盘格,角点提取算法,亚像素,模板匹配
亚像素角点提取论文文献综述
矫岢蓉[1]（2016）在《基于模板匹配的亚像素棋盘格角点提取算法》一文中研究指出摄像机标定是叁维形貌测量的第一步,标定的精度对测量的精度起着至关重要的作用,而特征点提取的精度又决定了标定的精度。在分析目前主流的提取算法后,提出了一种基于模板匹配的高精度亚像素角点提取算法。首先利用棋盘格模板对棋盘格图像进行匹配;其次利用非极大抑制法寻找响应值最大的点,确定为像素级角点位(本文来源于《第十六届全国光学测试学术交流会摘要集》期刊2016-09-25）
刘俊杰,谢春利,王娟[2]（2015）在《棋盘格图像角点坐标亚像素提取方法》一文中研究指出针对基于视觉测量的物体位姿测量系统要求标定系统精度较高的需求,提出了一种自动识别和亚像素提取黑白平面棋盘格模板图像内部角点的方法.该方法在详细分析了棋盘格图像局部特性的基础上,建立了准确高效的改进SUSAN角点检测算法和精确的亚像素级提取角点坐标的方法,计算出总体标定误差为0.2个像素.通过实验验证了该算法的可行性和有效性,能够为高精度标定系统提供可靠数据.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2015年S1期）
夏菽兰,孙明泽,张炜宇,赵力[3]（2015）在《图像角点亚像素坐标提取研究》一文中研究指出在角点检测技术的研究中融入一些改进的CSS算法判别曲率偏大像素点,提出一种新的基于支撑像素点曲线拟合的角点亚像素重定位算法,通过实验证明该算法会在CSS角点判别的基础上更加精确的提取角点坐标值,在精度性能上相对于改进CSS算法提高了17%左右.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2015年05期）
赵洛彬,杨瑞峰,郭晨霞[4]（2015）在《靶标特征点提取亚像素精度阈值分割算法研究》一文中研究指出以视觉测量中摄像机标定的圆阵列靶标特征点提取为研究对象,提出一种亚像素精度阈值分割算法,用于圆阵列平面靶标标定特征点的精确快速提取。使用灰度阈值分割方法定位像素级边缘,并应用双线性插值法细分像素点实现亚像素边缘轮廓的提取,在精确获取轮廓控制点的基础上,采用最小二乘椭圆拟合法精确获取圆阵列靶标标定特征点。实验分析对比了该算法以及基于梯度的Canny和Sobel算子的亚像素边缘检测算法在标定特征点定位精度和执行时间方面的差异,验证了亚像素精度阈值分割算法在提取精度和运算速度方面的优越性。(本文来源于《中国科技论文》期刊2015年08期）
唐亚平,陈苏婷[5]（2014）在《一种改进的亚像素角点提取算法》一文中研究指出针对Harris角点检测过程中存在定位粗糙、检测精度不高以及检测效率慢等原因,该文在Harris算法的基础上,结合Harris算子和Forstner算子提出一种改进的亚像素角点提取算法。该算法采用一种逐层检测策略,首先利用Harris算法进行角点粗略定位,首先对角点做一个初始选择,利用图像领域灰度相似度得到大部分角点的粗定位值,大大降低了算法的运算量,然后通过计算自相关矩阵的两个特征值,利用特征值和阈值比较筛选得到全部角点的粗定位值,避免了CRF(corner reference function角点响应函数)的计算,最后利用Forstner算子对粗定位后的角点进行亚像素级精确定位。实验证明,该算法不仅保证Harris算法的灵活性和Forstner算子的亚像素级精度,而且速度快,并且抗噪声性能较强。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2014年19期）
史明强[6]（2012）在《面结构光亚像素云点提取及二步标定优化方法研究》一文中研究指出结构光技术是计算机视觉的一个重要研究领域，结构光技术以双目视觉为基础，利用模式投射器代替双目视觉系统中的一台摄像机，将带有编码信息的模式投影到目标场景，通过对另一台摄像机抓拍到的模式图像进行解码分析得到深度信息，从而实现叁维场景的重建。结构光技术中模式编码的唯一性有效地解决了双目视觉中像素匹配的难题，具有简捷、高效等优点，因而基于结构光技术的计算机视觉成为人们研究的热点，在工业自动化、目标识别、移动机器人导航及物体跟踪等领域得到越来越广泛的应用。标定是结构光技术检测的关键之一，实现高精度的检测的一个首要前提便是保证结构光云点的精确提取及高精度的系统标定。本项目组提出了基于二值符号M阵列结构光的叁维检测方法，实现二值光源投射下动态目标场景的检测与重建。鉴于课题组前期标定研究工作中的不足，本文通过对亚像素云点提取方法的研究，和计算机辅助标定方法的研究，对二步标定法进行了优化与改进。主要研究内容如下：（1）亚像素云点提取方法的研究。首先对叁种亚像素定位算法的优缺点进行了讨论分析，确立了以阈值分割、连通域提取、曲线拟合、角点提取实现亚像素云点提取的基本流程。针对单阈值分割不能解决光照对阈值分割的严重干扰问题，本文提出了分块阈值分割的方法，该方法能一次完成图像的阈值分割，且有较好的分割效果，达到了分割效果与分割速度的平衡。提出了自动判断灰度突变位置选取拟合采样点的新方法，使曲线拟合的效果更理想，光条中心点的定位更精确。通过对个别光条中心点数据的修正，排除了噪声的干扰。实验结果表明，该系统的算法从像素级提升到了亚像素级，具有较高的提取精度。（2）系统标定方法的研究。研究了相机标定的基础知识及传统的标定方法，针对课题组前期工作快速二步标定方法中多次采用人工测量校准实验平台与标定面位置关系造成系统误差较大的问题，提出在计算机辅助下调整平台与标定面位置关系的方法，赋予计算机自动判断平台与标定面位置关系的能力，且在标定界面准确显示出来，根据显示信息做出相应的调整，校准成功。实验证明该系统的相对标定误差约为前期工作误差的1/6，标定精度有了较大的提高。本文针对计算机视觉系统中的各项关键技术进行了研究，具体包括以下几个方面：图像检测点的亚像素定位、系统标定、世界叁维坐标计算，并进行了相关的软件开发，通过实验证明了该方法的有效性和正确性。为开发完整的计算机视觉系统打下了良好的基础。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2012-03-06）
芦宁,朱睽,喻擎苍,冯精武[7]（2011）在《亚像素检测方法在图像检测点提取中的应用》一文中研究指出图像检测点的提取是图像定位于检测系统中的关键问题。为解决利用二值细化提取图像检测点技术精度不足等问题,将亚像素检测定位技术应用到图像检测点提取中。通过试验比较了叁种亚像素定位算法图像定位中的优缺点,进行了通过光条中心线的提取试验以及通过两条光条中心线交叉点提取图像检测点的试验,对亚像素检测定位技术作出评价。研究结果表明,将亚像素检测技术运用到提取结构光图像检测点中,所达到的精度要高于利用二值细化方法提取图像检测点的提取精度。(本文来源于《机电工程》期刊2011年03期）
白瑞林,李杜,赵晶晶,孟伟,温振市[8]（2010）在《一种实用的X型靶标亚像素角点提取方法》一文中研究指出为了提取亚像素角点和实现高精度的标定,提出了一种基于Harris算子和空间矩的亚像素角点提取方法。利用Harris算子,在优化后的范围内提取像素级角点;运用改进后的梯度模板提取像素级角点周围部分边界点,并利用空间矩的方法得到边界点的亚像素级坐标;将亚像素边界点进行直线拟合,并将交点的平均值作为该角点的亚像素坐标。实际测试证明:利用该方法提取到的角点精度可以达到0.1pixel,可满足实际的公差要求,为X型靶标的角点提取提供了一种新的思路,目前已经将该方法应用到了嵌入式机器视觉工业现场。(本文来源于《光学技术》期刊2010年04期）
黄晓英,陈华容[9]（2010）在《空间矩亚像素算法在角点提取中的应用与实现》一文中研究指出角点检测能否达到亚像素精度对视觉系统精度有很重要的影响。本文分析了空间矩亚像素算法基本原理及其原理误差的产生的原因,并在角点提取中采用任意角度边缘的误差函数对误差进行校正,实验数据表明,通过误差校正后角点检测精度大大提高,而且减少了以往使用校正表带来的计算量、查寻时间和存贮空间等。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2010年01期）
姜立军,熊志勇,李哲林[10]（2009）在《基于亚像素特征点提取的螺纹检测粗糙聚类算法》一文中研究指出本文研究了一种应用于高速图像检测的基于亚像素特征点提取的螺纹检测粗糙聚类算法。其基本思想是:采用分阶段的高精度亚像素特征点提取方法,将图像边缘特征离散为亚像素级特征点,利用粗糙集中的不可分辨概念和近似集合概念,对图像亚像素级特征点进行粗糙聚类,以便区分图像中多个螺纹零件,确定螺纹小径不可分辨类。在此基础上,给出了螺纹几何参数测量的步骤和计算规则,根据计算结果对螺纹零件进行基于图像特征的判别和处理。这种基于亚像素特征点提取的螺纹检测粗糙聚类方法具有较高的检测精度。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2009年07期）
亚像素角点提取论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对基于视觉测量的物体位姿测量系统要求标定系统精度较高的需求,提出了一种自动识别和亚像素提取黑白平面棋盘格模板图像内部角点的方法.该方法在详细分析了棋盘格图像局部特性的基础上,建立了准确高效的改进SUSAN角点检测算法和精确的亚像素级提取角点坐标的方法,计算出总体标定误差为0.2个像素.通过实验验证了该算法的可行性和有效性,能够为高精度标定系统提供可靠数据.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
亚像素角点提取论文参考文献
[1].矫岢蓉.基于模板匹配的亚像素棋盘格角点提取算法[C].第十六届全国光学测试学术交流会摘要集.2016
[2].刘俊杰,谢春利,王娟.棋盘格图像角点坐标亚像素提取方法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2015
[3].夏菽兰,孙明泽,张炜宇,赵力.图像角点亚像素坐标提取研究[J].微电子学与计算机.2015
[4].赵洛彬,杨瑞峰,郭晨霞.靶标特征点提取亚像素精度阈值分割算法研究[J].中国科技论文.2015
[5].唐亚平,陈苏婷.一种改进的亚像素角点提取算法[J].电脑知识与技术.2014
[6].史明强.面结构光亚像素云点提取及二步标定优化方法研究[D].浙江理工大学.2012
[7].芦宁,朱睽,喻擎苍,冯精武.亚像素检测方法在图像检测点提取中的应用[J].机电工程.2011
[8].白瑞林,李杜,赵晶晶,孟伟,温振市.一种实用的X型靶标亚像素角点提取方法[J].光学技术.2010
[9].黄晓英,陈华容.空间矩亚像素算法在角点提取中的应用与实现[J].数字技术与应用.2010
[10].姜立军,熊志勇,李哲林.基于亚像素特征点提取的螺纹检测粗糙聚类算法[J].计算机工程与科学.2009