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角點檢測方法的一個很重要的評價標準是其對多幅圖像中相同或相似特征的檢測能力，工業視覺傳感器，并且能夠應對光照變化、圖像旋轉等圖像變化。

近年來提出的角點檢測方法大多是基于灰度圖像的角點檢測。主要分三類：

（1）基于邊緣特征的角點檢測。主要分三個步驟：**，對圖像進行預分割；然后對預分割后得到的圖像中邊界輪廓點進行順序編碼，得到邊緣輪廓鏈碼；最后，根據邊緣輪廓鏈碼對圖像中的角點進行描述和提取。Wallg和Braday提出了一種基于表面曲率的角點檢測算法。為了改善角點檢測的穩定性，**將圖像和高斯濾波器卷積，然后計算整個圖像的表面曲率，當曲率**一定閾值，并為局部大值的點被認為是候選角點。

（2）基于模板的角點檢測。一般**建立一系列具有不同角度的角點模板，然后在一定的窗口內比較待測圖像與標準模板之間的相似程度，以此來檢測圖像中的角點。基于模板的方法主要考慮像素鄰域點的灰度變化，即圖像亮度的變化，將與鄰點亮度對比足夠大的點定義為角點。首先設計一系列角點模板，然后計算模板與所有圖像子窗口的相似性，以相似性判斷在子窗口中心的像素是否為角點。

（3）基于亮度變化的角點檢測。該算法基于角點相應函數（CRF）對每個像素基于其模板鄰域的圖像灰度計算CRF值，如果大于某一閾值且為局部較大值，則認為該點為角點。蘇州市奧德萊電氣設備有限公司

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