基于图像局部加权熵和自适应阈值的角点检测算法

针对Harris角点检测算法在应用中实时性较差和运算量较大, 同时抗噪能力较差等问题, 提出一种基于Harris算法的改进算法, 利用图像局部加权熵与最小亮度变化(MIC)算法相结合的方法进行角点检测。首先, 运用图像局部加权熵算法思想, 初步得出候选角点集;然后计算Harris算法的角点响应函数(CRF)值, 将候选角点按CRF值大小差分为三类; 最后使用自适应模板和阈值的MIC算法进行角点检测, 得出最佳匹配点。实验结果表明, 该方法提高了原算法的实时性, 增加了角点提取数量和准确性, 并且能够有效去除大多数伪角点。