为了提取图像特征多方向的灰度强度变化，使检测结果更具鲁棒性，提出了一种基于各向异性高斯方向导数滤波器与学习结合的多尺度角点检测算法。该算法首先通过下采样构建3层图像金字塔，其中每层利用各向异性高斯方向导数滤波器获取每个像素点在8个方向的灰度强度变化；其次与图像进行卷积得到幅度响应；然后再输入卷积神经网络进一步学习；最后通过1×1的卷积输出角点响应。将实验结果与现有的基于深度学习的算法进行比较，提出的算法在重复性、平均精度、定位误差上都取得了较好的结果。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
