《表1 各检测算法间的比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种基于改进FAST的缆芯角度识别算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

如图9所示，传统FAST角点检测法是检测灰度信息中能够形成大角度的特征点，在缆芯图像中灰度值相差很小，因此从原理上决定了凹槽处特征检测率低。SURF检测方法检测的特征具有多尺度性、可旋转性，运用了二阶微分算子，能够体现凹槽处特征，但检测数量稀少，同时也增加了缆芯边缘处不必要的特征点。ORB方法也检测到凹槽处的特征，因为运用了Sobel算子能够检测二阶导数信息，但特征点过于聚集、数量少，不能有效构成凹槽特征。本文的改进FAST算法有效识别了位于两处凹槽的特征点，虽然有少量错误点，但有足够数量正确点作为保障以便后期运用RANSAC算法删除错误点。测试了各算法对895×549大小的缆芯图像检测效率，结果如表1所示。