特征的提取与定位算法第五章数字影像与特征提取S5.2点特征提取算法S5.3线特征提取算法$5.4定位算子摄影测量学教学组
特征的提取与定位算法 第五章 数字影像与特征提取 §5.2 点特征提取算法 §5.3 线特征提取算法 §5.4 定位算子 摄影测量学教学组
内容1.点特征提取2.线特征提取3.定位算子
内容 1. 点特征提取 2. 线特征提取 3. 定位算子
问题的提出·计算机代替人进行量测需要解决：×目标的识别测量目标的属性识别x×目标的定位根据影像目标确定目标的几何位置·当前采取的自动化策略：x将特征点作为目标点；×人工判断目标属性；x将影像上的特征分为：点特征、线特征和面特征
问题的提出 • 计算机代替人进行量测需要解决： × 目标的识别 测量目标的属性识别 × 目标的定位 根据影像目标确定目标的几何位置 • 当前采取的自动化策略： × 将特征点作为目标点； × 人工判断目标属性； × 将影像上的特征分为：点特征、线特征和面特征
·摄影测量中的自动定向需要解决的问题×内定向框标的自动识别与定位x相对定向中定向点的自动选取x空中三角测量中连接点的自动选择二XTTAF4%(RGB/B0E0T
• 摄影测量中的自动定向需要解决的问题： × 内定向框标的自动识别与定位; × 相对定向中定向点的自动选取; × 空中三角测量中连接点的自动选择;
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特征点演示
S5.2 点特征提取算法
§5.2 点特征提取算法
点特征提取算法·点特征主要指明显点，提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子·点特征的灰度特征
点特征提取算法 • 点特征主要指明显点，提取点 特征的算子称为兴趣算子或有 利算子 • 点特征的灰度特征
点特征提取算法·Moravec算子（莫拉维克）·Harris角点提取算法·Forstner算子
点特征提取算法 • Moravec算子 (莫拉维克) • Harris 角点提取算法 • Forstner算子 •
、Moravec算子(莫拉维克)
一、Moravec算子 (莫拉维克)
Moravec算子（莫拉维克）·Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子·提取步骤：1)计算各像元的兴趣值IV2）给定一经验阈值，将兴趣值大于阈值的点作为候选点。3）选取候选点中的极值点作为特征点。综上所述，Moravec算子是在四个主要方向上，选择具有最大一一最小灰度方差的点作为特征点
Moravec算子 (莫拉维克) • Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子 • 提取步骤： 1) 计算各像元的兴趣值 IV 2) 给定一经验阈值，将兴趣值大于阈值的点作为候选点。 3) 选取候选点中的极值点作为特征点。 综上所述，Moravec算子是在四个主要方向上，选择具有最大――最小灰度 方差的点作为特征点