摘要：根據(jù)kd曲率計(jì)算方法具有比傳統(tǒng)方法簡(jiǎn)捷的特點(diǎn)，提出了基于kd曲率自適應(yīng)支撐鄰域的角點(diǎn)檢測(cè)方法.首先，用Canny算子提取初步輪廓曲線，然后進(jìn)行融合填補(bǔ)，再篩選出高質(zhì)量的輪廓曲線，并對(duì)曲線進(jìn)行高斯核平滑.從算法魯棒性考慮，提出一種新的思想，即尋找一個(gè)可以確定一條曲線總體支撐鄰域的參數(shù)，使其隨著仿射變換在噪聲干擾下發(fā)生有規(guī)律的變化，從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)支撐鄰域的角點(diǎn)檢測(cè)，并用自適應(yīng)閾值和非極大值抑制來(lái)排除偽角點(diǎn)和弱角點(diǎn)，最后提取精確的角點(diǎn).通過(guò)實(shí)驗(yàn)與Harris、He＆Yang、CPDA、KD、ANDD等算法對(duì)比，該算法的定位誤差和錯(cuò)誤率較低，而平均重復(fù)率明顯較高，具有更好的角點(diǎn)檢測(cè)性能.