這三者與特征點檢測有什么區(qū)別?角點檢測、斑？在圖像處理中，特征點可以稱為興趣點或角點。三者經(jīng)?；ハ嗍褂?，即圖像的極值點、直線的端點、曲線曲率最大的點或水平或垂直方向上屬性最大的點等。這些特征點是圖像的

這三者與特征點檢測有什么區(qū)別?角點檢測、斑？

在圖像處理中，特征點可以稱為興趣點或角點。三者經(jīng)?；ハ嗍褂?，即圖像的極值點、直線的端點、曲線曲率最大的點或水平或垂直方向上屬性最大的點等。這些特征點是圖像的重要特征，對圖像圖形的理解和分析起著重要的作用。在保留圖像圖形重要特征的同時，特征點可以代替整個圖像處理，有效地減少信息數(shù)據(jù)量，使其信息含量非常高，有效地提高計算速度，有利于可靠的圖像匹配，使實時處理成為可能。

特征點檢測是對具有特定定義或可檢測的特征點的檢測。目前，有很多檢測方法，包括基于灰度圖像的角點檢測、基于二值圖像的角點檢測和基于輪廓曲線的角點檢測?；诨叶葓D像的角點檢測可分為基于梯度的方法、基于模板的方法和基于模板的梯度組合方法。基于模板的方法主要考慮像素的灰度變化，即圖像亮度的變化，定義與相鄰點有足夠亮度對比度的點作為角點。常用的基于模板的角點檢測算法有kitchen-Rosenfeld角點檢測算法、Harris角點檢測算法、KLT角點檢測算法和Susan角點檢測算法。與其他角點檢測算法相比，SUSAN角點檢測算法具有算法簡單、定位準確、抗噪能力強等優(yōu)點。