核辐射环境下图像特征点提取方法

摘要：

准确、稳定的图像特征点提取对图像拼接、三维重建以及基于特征点的视觉同时定位与建图(SLAM)等计算机视觉应用十分重要.核辐射环境下采集的图像噪点量多、噪声块较大,传统的特征点提取方法存在容易将噪声判定为特征点的问题.基于某辐照厂卡源故障采集的受γ射线影响的图像噪声分布特点,提出一种抗核噪特征点(ANF)提取算法.首先,分析核辐射下图像的每个像素点的红绿蓝(RGB)特性以及灰度特征,获取可能为噪点的像素;然后,通过传统算法提取特征点;最后,采用特征点与可能噪点的欧氏距离大小进行排序筛选特征点,剔除较大可能性为噪点的特征点.标准图像数据集合成的噪声以及真实核辐照环境下拍摄图像的实验表明,ANF提取方法相对于传统的加速分段测试(FAST)和二进制鲁棒尺度不变特征点(BRISK)提取方法具有更好的稳定性,并可以提高特征提取效果和降低匹配错误率.

关键词：图像处理、核辐射环境、辐射噪声、特征点提取、特征点筛选

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61701421

在线出版日期：2022-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：63-71