fast角點檢測論文 什么是fast角點檢測算法？

發(fā)布時間：2023-02-16 14:50:59 作者：學術(shù)小編 來源：m.jyydt.com.cn

什么是fast角點檢測算法？

FAST （Features fromaccelerated segment te st ）是一種 角點檢測 方法，它可以用于 特征點 的提取，并完成跟蹤和映射物體。 FAST角點檢測算法 最初是由Edward Ro st en和Tom Drummond提出，該 算法 最突出的優(yōu) 點 是它的計算效率。 該 算法 的基本原理是使用圓周長為16個像素 點 （半徑為3的Bresenham圓）來判定其圓心像素P是否為 角點 。 在圓周上按順時

什么是fast特征點檢測？

一、 Fast算法 1、基本原理 Fast特征點檢測 feature2D原理是在圓周上按順時針方向從1到16的順序?qū)A周像素 點 進行編號。 如果在圓周上有N個連續(xù)的像素的亮度都比圓心像素的亮度Ip加上閾值t還要亮，或者比圓心像素的亮度減去閾值還要暗，則圓心像素被稱為 角點 。

什么是fast角點？

總的來說FAST角點檢測還是比較簡單的，那么讓我們來看看作者是怎么定義FAST角點的 - FAST角點：若某像素與其周圍鄰域內(nèi)足夠多的像素點相差較大，則該像素可能是角點。 我們來看一個例子，幫助理解： 從上圖上我們可以看出，放大后的右圖中心像素點P的灰度值明顯要比周圍圓上的像素點1-16的灰度值要小，并且很多的像素值的相差比較大，則此點就有可能是角點。 這個通過對比平坦的圖以及邊緣圖還是比較好理解的，在平坦的圖上，周圍的像素點應該和中心點的差距是比較小；在邊緣上，周圍的像素點應該一半差距比較大，一半基本上沒有差距；而在角點上，應該時大多數(shù)的差距比較大，而少數(shù)的差距比較小。 所以提取特征點，就是通過一定的特征劃分，將不同的像素點分開，屬于同一特征下的在某個維度具有極高的結(jié)構(gòu)或?qū)傩韵嗨菩浴?/p>

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