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1、CSS角点检测 （CSS: Curvature Scale Space）,F. Mokhtarian and R. Suomela, Robust Image Corner Detection Trough Curvature Scale Space, TPAMI, Vol. 20, No. 12, 1998.,Research Scientist at NTT Basic Research Lab,Tokyo,Japan.,CSS角点检测 （CSS: Curvature Scale Space）,CSS角点定义：边缘轮廓上的曲率极大值点 细节尺度上（Fine Scale）： 定位性好，噪声多
2、 粗糙尺度上（Coarse Sclae）：定位性差，噪声少 CSS角点检测的思想： 在粗糙尺度上检测角点，在尺度空间中向精细尺度跟踪这个角点,F. Mokhtarian and R. Suomela, Robust Image Corner Detection Trough Curvature Scale Space, TPAMI, Vol. 20, No. 12, 1998.,曲率尺度的演化,将曲线用弧长参数u表达为,曲线随着尺度变化的演化形式表达为：,其中: X,Y分别为曲线上的点的横、纵坐标， X，Y都是u的一维函数，g为一维高斯函数， g的参数 代表了曲线的尺度,对曲线的横、纵坐标分别
3、进行高斯滤波！,当 由小变大时，曲线的尺度从细向粗演化。,非洲曲线 尺度从细向粗的演化,曲线曲率的定义,尺度为 的曲线 ， 曲率定义：,其中：,曲率尺度空间图像,令二维函数,得到曲线的曲率尺度空间图像 (Curvature Scale Space Image),非洲曲线的CSS图像,曲率尺度空间图像对噪声的鲁棒性,叠加了形状噪声的非洲轮廓,原始CSS图像和有噪声的CSS图像叠加显示,CSS角点检测的步骤,原始图像Canny边缘提取,从Canny边缘图上提取边缘轮廓,填补轮廓间隙,寻找轮廓上的T形角点,在最高尺度上计算曲率 并确定角点的候选点 （绝对曲率的极大值点）,跟踪角点到最低的尺度 以获得
4、更好的位置精度,若邻近，去除T形角点,填补间隙并提取T形角点,使用Canny方法从原始图像中检测边缘 从Canny边缘图像上提取边缘轮廓 添补边缘轮廓上的间隙 找到边缘轮廓的T形交点并记之为T形角点,Canny边缘检测容易造成边缘轮廓的间隙,CSS角点检测与跟踪,在最高的尺度上计算边缘轮廓的曲率绝对值，并选择局部极大值点作为角点候选点，满足： （1）大于阈值t（去除圆形角和噪声） （2）至少两倍于两侧相邻的某个曲率极小值点 跟踪角点到最低（细）的尺度上以获得更好的位置精度： 对于在高尺度上检测到的极大值点，在其低一级尺度的邻域搜索极大值点 如此，向更低的尺度进行跟踪，直到最低的尺度,去除重复标
5、记的角点,将上述CSS角点和T形角点做比较，去掉非常邻近的点,两种方法得到的角点：Canny连接得到的T角点，CSS跟踪得到的角点 策略：如果两者邻近，去掉T角点,(a)Plessey (b)Kitchen/Rosenfeld (c)SUSAN (d)CSS,(a)Plessey (b)Kitchen/Rosenfeld (c)SUSAN (d)CSS,(a)Plessey (b)Kitchen/Rosenfeld (c)SUSAN (d)CSS,角点检测算法性能的比较,Nikom Suvonvorn, Feature detection: point of interest, Prince of Sopakhla University.,