黃　艷

摘要：在攝影測(cè)量中，有一些較為著名的點(diǎn)特征提取算子，如：Moravee算子、Forsmer算子與Hannah算子等。將敘述Moravec算子和Forsmer算子的基本原理，從提取點(diǎn)的定位準(zhǔn)確性及速度兩個(gè)方面對(duì)兩種算子進(jìn)行比較，并重點(diǎn)分析利用Moravec算子提取特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)過(guò)程分析。

關(guān)鍵詞：特征提取；點(diǎn)特征；Moravec算子

中圖分類號(hào)：J40文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3198(2009)12-9302-01

點(diǎn)特征是影像最基本的特征，它是指那些灰度信號(hào)在二維方向上都有明顯變化的點(diǎn)，如角點(diǎn)、圓點(diǎn)等。點(diǎn)特征可以應(yīng)用于諸如圖像的配準(zhǔn)與匹配，目標(biāo)描述與識(shí)別，光束計(jì)算，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、識(shí)別和立體像對(duì)3D建模等眾多領(lǐng)域。使用點(diǎn)特征進(jìn)行處理，可以減少參與計(jì)算的數(shù)據(jù)量，同時(shí)又不損害圖像的重要灰度信息，在匹配運(yùn)算中能夠較大的提高匹配速度，因而受到人們的關(guān)注。提取點(diǎn)特征的算子稱為興趣算子或有利算子(interest Operator)，即利用某種算法從影像中提取人們感興趣的，有利于某種目的的點(diǎn)。在影像分析和計(jì)算機(jī)的視覺領(lǐng)域，根據(jù)不同應(yīng)用目的選擇有效的點(diǎn)特征提取。

1Moravec興趣算子

Moravec于1977年提出利用灰度方差提取點(diǎn)特征的算子。Moravee算子是在四個(gè)主要方向上，選擇具有最大一最小灰度方差的點(diǎn)作為特征點(diǎn)。

第一步，計(jì)算各像元的興趣值IV(in terestv aIue)。

第二步，給定一經(jīng)驗(yàn)閾值，將興趣值大于該閾值的點(diǎn)(即興趣值計(jì)算窗口的中心點(diǎn))作為候選點(diǎn)。閾值的選擇應(yīng)以候選點(diǎn)中包括所需要的特征點(diǎn)，叉不含過(guò)多的非特征點(diǎn)為原則。

第三步，選取候選點(diǎn)中的極值點(diǎn)作為特征點(diǎn)。

除了以上方法，還可以嘗試首先利用邊緣提取方法提取整個(gè)圖象的邊緣輪廓，然后在此輪廓內(nèi)利用以上特征點(diǎn)提取方法提取特征點(diǎn)。

2Forstner興趣算子

Forstner算子是從影像中提取點(diǎn)(角點(diǎn)、圓點(diǎn)等)特征的一種較為有效的算子。Foratner算子通過(guò)計(jì)算各像素的Robert梯度和以像素(c，r)為中心的一個(gè)窗口的灰度協(xié)方差矩陣，在影像中尋找具有盡可能小而且接近圓的點(diǎn)作為特征點(diǎn)，它通過(guò)計(jì)算各影像點(diǎn)的興趣值并采用抑制局部極小點(diǎn)的方法提取特征點(diǎn)。

第一步：計(jì)算各像素的Robert梯度，

第二步：計(jì)算1×1窗口中灰度的協(xié)方差矩陣。

第三步：計(jì)算興趣值q與w。

第四步：確定待選點(diǎn)。

第五步：選取極值點(diǎn)。

3Moravec程序框圖(如圖1)

4基于Moravec算子的點(diǎn)特征提取效果圖

灰度圖像效果圖如下：

可以看出特征算子對(duì)一些反差加大的地物邊緣提取的效果較好，而反差較小的邊緣提取效果較差，這是由閾值窗口大小的選取和算法本身所決定的。

5結(jié)語(yǔ)

Moravec算子是點(diǎn)特征提取算子中的經(jīng)典算子之一，后來(lái)的很多點(diǎn)特征提取算子都是在它的基礎(chǔ)上改進(jìn)得來(lái)的，掌握Moravee算子的原理和實(shí)現(xiàn)方法對(duì)理解其他的點(diǎn)特征算子的理解和應(yīng)用有很大好處。