摄影测量学点特征提取模拟实践

精品文档---下载后可任意编辑模 拟 实 践教学单位 测绘学院 专 业 测绘工程 名 称 点特征提取模拟实践 班 级 测绘 13- 3 组 长秦小茜组 员柳少冬倪贺星刘建琪指导老师徐辛超精品文档---下载后可任意编辑精品文档---下载后可任意编辑一、目的理解影像中每个像素灰度值的概念；理解点特征在灰度方面的特点；掌握常用的点特征提取算子，及其对应的点特征提取方法，包括：Moravec 算子、Forstner 算子。二、要求运用 VC++、C#、MATLAB 其中一种自己擅长的语言，实现两种点特征提取算法。三、方法与步骤 (一) Moravec 算子提取过程a. 读取灰度影像，得到影像的灰度矩阵；b. 计算各像元的兴趣值 IV：c.给定一经验阈值，将兴趣值()大于阈值的点作为候选点；d.选取候选点中的极值点作为特征点；e. 将特征点在原始图像上进行标记、展示。 (二) Forstner 算子提取过程a. 计算各像素的 Robert’s 梯度 ；b. 计算 l´l（如 5´5 或更大）窗口中灰度的协方差矩阵 ；其中：c. 计算兴趣值 q 与 w；式中：DetN 代表矩阵 N 之行列式，trN 代表矩阵 N 之迹。d. 确定待选点 ；精品文档---下载后可任意编辑当同时，该像元为待选点。e. 选取极值点。即在一个适当窗口中选择最大的待选点。f. 将特征点在原始图像上进行标记、展示。（三）、流程图四、实验内容及成果1、Moravec 算子程序相关内容（1）Moravec 算子程序源代码：clcclear% I=imread('C:\Users\LBS\Desktop\Moravec MATLAB\girl.bmp');I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\点特征提取\Moravec MATLAB\left 缩小.bmp');originalmap=I;% if isrgb(I)% I=rgb2gray(I); %将彩色图像转换为灰度图像 % end I=double(I); %转换为双精度图像[row,column]=size(I); w1 = floor(5/2);%确定窗口大小w2 = 5;step=w1;ir=10000;%设置阈值num=0;%得到特征点的坐标xc=[];yc=[];tic;for i=w1+1:1:row-w1-1if i+w2>row-w1-1continue;endfor j=w1+1:1:column-w1-1if j+w2>column-w1-1continue;end interest=0; %兴趣值 v1=0;v2=0;v3=0;v4=0;for k=-step:step-1%计算纵向相邻像素灰度差的平方和 v1=v1+(I(i+k,j)-I(i+k+1,j))^2;精品文档---下载后可任意编辑%计算 125 度斜线方向相邻像素灰度差的平方和 v2=v2+(I(i+k,j+k)-I(i+k+1,j+k+1))^2;%计算横相邻像素灰度差的平方和 v3=v3+(I(i,j+k)-I(i,j+k+1))^2;%计算 45 度斜线方向相...