工学
问答题试述Moravec算子和Forstner算子的原理、计算过程和各自特点。
题目
问答题
试述Moravec算子和Forstner算子的原理、计算过程和各自特点。
参考答案和解析
正确答案：
第一种：Moravec点特征提取算子
基本原理：考虑某一点与周围像素之间的灰度差，以四个方向上具有最小-最大灰度方差的点作为特征点。
具体实现步骤：
1）计算各像元的兴趣值IV（Interest Value）
2）给定经验阈值，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
在一定大小的窗口内，将候选点中兴趣值不是最大者均去掉，仅留下一个兴趣值最大者，该像素即为一个特征点“抑制局部非最大”
第二种：Förstner点特征提取算子
基本原理：计算各像素的Robert’s梯度和像素（c，r）为中心的一个窗口的灰度协方差矩阵，在影像中寻找具有尽可能小而接近圆的误差椭圆的点作为特征点
具体过程：
1）以某一像素为中心，开取一定大小的窗口
2）计算各像素的Robert’s梯度
3）计算窗口中灰度的协方差矩阵
4）计算兴趣值q和权值w；
5）确定待选点
6）选取极值点
由于Forstner算子比较复杂，可首先用一简单的差分算子提取初选点，然后采用Forstner算子在3*3窗口计算兴趣值，并选择备选点，最后提取的极值点为特征点，具体步骤如下：
1）利用差分算子提取初选点（提高计算速度）
2）在以初选点（c，r）为中心的窗口中按Förstner算子法计算协方差矩阵与误差椭圆的圆度qc，r；
3）给定阈值选择备选点；
4）以权值为依据，选取一适当窗口中的极值点为特征点
基本原理：考虑某一点与周围像素之间的灰度差，以四个方向上具有最小-最大灰度方差的点作为特征点。
具体实现步骤：
1）计算各像元的兴趣值IV（Interest Value）
2）给定经验阈值，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
在一定大小的窗口内，将候选点中兴趣值不是最大者均去掉，仅留下一个兴趣值最大者，该像素即为一个特征点“抑制局部非最大”
第二种：Förstner点特征提取算子
基本原理：计算各像素的Robert’s梯度和像素（c，r）为中心的一个窗口的灰度协方差矩阵，在影像中寻找具有尽可能小而接近圆的误差椭圆的点作为特征点
具体过程：
1）以某一像素为中心，开取一定大小的窗口
2）计算各像素的Robert’s梯度
3）计算窗口中灰度的协方差矩阵
4）计算兴趣值q和权值w；
5）确定待选点
6）选取极值点
由于Forstner算子比较复杂，可首先用一简单的差分算子提取初选点，然后采用Forstner算子在3*3窗口计算兴趣值，并选择备选点，最后提取的极值点为特征点，具体步骤如下：
1）利用差分算子提取初选点（提高计算速度）
2）在以初选点（c，r）为中心的窗口中按Förstner算子法计算协方差矩阵与误差椭圆的圆度qc，r；
3）给定阈值选择备选点；
4）以权值为依据，选取一适当窗口中的极值点为特征点
解析：
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略
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