基于Sobel边缘检测的圆周Harris角点检测算法

董立红 彭业勋 符立梅

摘要：特征点的选取是视觉研究的基础，其选取的精确度直接影响到视觉信息处理的准确性与可靠性。传统Harris角点检测方法具有计算简单、易于实现的优点，但该算法效率低下、检测精度较低、抗噪性差、存在角点簇。提出一种基于Sobel边缘检测的圆周Harris角点检测算法：首先采用Sobel边缘检测进行角点预筛选，本质上提高检测效率;随后采用圆周窗口模板对筛选后的角点进行非极大值抑制，减少漏检点与伪角点的个数;最后采用临近点剔除法，保留非极值最大点作为角点，解决角点簇问题。实验结果表明，文中角点检测算法运行效率得到了极大提高，减低漏检率的同时，旋转不变性亦得到了改善。

关键词：角点检测;改进Harris算法;旋转不变性;圆周窗口

中图分类号：TP 391.41文献标志码：A

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2019.0227文章编号：1672-9315（2019）02-0374-07

0引言

图像亮度发生剧烈变化，亦或者图像边缘曲线上曲率的极大值点[1]，称之为角点。角点是在图像处理中的一个重要特征，它主要运用到运动目标识别和跟踪、图像匹配等计算机视觉领域。角点检测的精确度，直接决定了识别、跟踪及匹配结果的好坏，因此角点检测是计算机视觉处理中十分重要的环节。

Harris算法是一种传统的角点检测算法，它是在Moravec算法的基础上，由Harris C和Stephens M两人在1988年改进发展而来的。Harris角点检测存在一些不足，如需人工设置阈值[2]，存在伪角点、角点簇，角点定位不精确以及检测效率低下。针对Harris角点的信息丢失和位置偏移问题，2009年毛雁明、兰美辉等人提出了双阈值的想法，根据2次非极大值抑制，结合一定区域内有一个角点的方法，确定角点，但是并没有解决人工阈值选取[3]。对于定位不精确的问题，2013年张晶等提出B样条函数来代替传统算法算法中的高斯平滑函数，进而改进了窗口大小选择困难的问题，提高了定位精度[4]。2015年龚平、刘相滨提出了运用像素点响应值进行曲线拟合的方法，根据峰值来确定角点，解决了人工阈值选取带来的角点分布不均现象[5]。2015年邹志远等人提出了一种自适应阈值的方法，對人工选取阈值得到的改善，从而避免人工选取阈值造成的角点分布不合理的现象[6]。2016年赵萌等人提出了一种高斯函数参数自适应的Harris角点检测算法[7]，解决了高斯函数参数选取的不确定性影响。由于人工设置阈值易产生角点簇的现象，2017年张见双等人提出了一种改进的算法[8]，通过图像分块处理，并在每个图像块中进行自适应阈值设置[9-10]的方法，改善了角点簇现象。

针对Harris算法的不足，上述提到的不同方法都取得了一定的成效，但均不同程度地降低了检测算法的运算效率，如何在提高检测算法效率的同时，降低误检测的率成为文中的研究方向。文中提出运用Sobel边缘检测[11-12]来备选角点来提高检测`效率;在进行非极大值抑制时，文中把传统的矩形模板改为圆周模板，该模板具有旋转不变性，大大改善了图像角点的检测精度，最后采用邻域内临近角点剔除[13-14]的方法，排除角点簇，进一步提高检测的精确度。

2.3剔除部分伪角点

在进行了角点的预筛选以及非极大值抑制之后，局部会有一些角点簇和伪角点出现，即在一定的领域内可能出现2个或者多个角点，这对于一些后续处理可能导致不准确，比如图像匹配，角点簇可能导致匹配概率的明显增加，因此文中应该消除这种现象的出现，文中采用邻近角点的剔除，即在一定的局部范围内，只允许一个非极大值的出现，当在局部范围内，出现2个或者以上的角点，选取非极大值最大的作为角点，排除其他的角点，文中采用5*5的模板。

3实验结果和分析

为了更好地验证文中算法的准确度，选择积木图像作为实验原图像（如图1（a）所示）。参数分别选取p=0.010，p=0.005，半径R=2，将圆周窗口算法与传统算法进行对比实验，实验结果如图1所示。

3.1算法时间和准确度对比

阈值选取为p·Max，将传统算法和文中算法进行比较，算法效率见表1，算法准确度（正确角点数/（正确角点数+伪角点数+漏检角点数数））见表2.

由实验结果可知，原始Harris角点检测算法的漏检角点比较多，运行时间比较长，提出的圆周角点检测算法，漏检角点明显减少，以p=0.010为例，准确度由传统算法的61.19%提高到7692%，且通过采用Sobel边缘检测角点备选方法，大大提高了算法的检测效率，平均时间从原来的0.769 583 s降低到0.238 220 s，约为传统算法的31%.

3.2旋转不变性对比

将图1（a）图像旋转45°角后作为实验图像，采用“错准比”（（误检数+漏检数）/准确数）对文中圆周检测算法及传统算法进行结果比较，实验结果如图3所示，错准比比值越大，检测效果越差，见表3.

3.3抗噪性对比

对原始图像加入=0，δ=0.005的高斯白噪声[20]，对传统算法和文中算法进行试验对比。

如图4所示对比传统Harris角点检测算法，文中算法大大改善了角点簇和伪角点的影响，因此文中算法具有较强的抗噪性。

4结论

1）实验结果表明文中改进算法相较于传统算法，检测精度提高了约10.52%，检测效率提高了约69.05%;

2）提出的改进算法相较于传统算法，具有旋转不变性及较强的抗噪性。由于本文算法阈值的选择仍为人工选取，适用性与适应度不够高，是未来研究的重点。

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