用于矿山井筒环境下的模糊图像角点提取方法技术

本发明专利技术涉及一种用于矿井环境下的模糊图像角点提取方法，包括提出了使用内模板对图像进行区域判别，快速识别出平坦域、角点域，避免对平坦域进一步判别；使用最大熵算法结合区域特性对角点域内的图像进行分割为背景区域和前景区域，以便后继根据不同区域选择相应的角点阈值进行角点提取；根据检测点的角点域状态，使用外模板提取出候选角点；对候选角点进行去伪操作，去除边缘上的毛刺点和窄带上满足角点响应函数的伪角点，获得最终的真角点。实验结果表明，本发明专利技术在保证实时性的前提下，相比较现有的角点提取算法应用于光照不均的模糊的井筒图像具有更高的提取精度和更好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及矿井安全和数字图像处理
，尤其涉及一种。
技术介绍
矿山井筒环境下光照不均，随着图像处理技术的发展，矿山井筒视频场景实时拼接和故障点智能检测引起了重视，而针对图像的角点提取是数字图像处理和计算机视觉领域中的一个基本而关键的问题，是实现矿山井筒图像的配准拼接、场景分析以及故障检测的基础。具体而言，角点提取指的是利用数字图像的某些特性，如颜色、形状、灰度等提取出图像中的少量的包含图像丰富信息和重要特征的角点提取出来的过程。近些年来，许多研究人员对角点提取算法进行了大量的研究，其中经典的HARRIS算法、SUSAN算法、MIC算法以及SIFT算法等被广泛应用于特征点的提取。在此基础上许多学者对上述算法进行改进，以适应不同的应用背景。但由于矿山井筒采集的视频图像分辨率低，人工光源使得成像时图像光照不均，质量较差，背景区域对比度低，前景物区域对比度高；加之井筒内环境复杂,运动罐笼环境下的视频采集使得视频图像成像时,物体边缘出现模糊等问题。已有的角点提取算法处理的图像有着较高的对比度和较强的纹理特性，针对光照不均的模糊井筒视频图像的特征点提取效果较差。一种情况是前景区域检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于矿井环境下的模糊图像角点提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，使用内模板对图像进行区域判别，识别出平坦域和角点域；步骤2，对图像的角点域进行分割得到背景区域和前景区域；步骤3，针对角点域内的所有检测点分别进行角点域状态判别，判别时采用的两点间状态差异度阈值根据步骤2的分割结果设定；步骤4，根据步骤3所得检测点的角点域状态，使用外模板计算角点判别函数，提取出候选角点；步骤5，对步骤4所得候选角点进行去伪操作，获得最终的真角点。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邢远秀，章登义，赵俭辉，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：