2024年4月28日发(作者：)

简述fast角点及其算法原理和实现过程

FAST角点检测算法是一种用于计算机视觉中的特征点检测方

法。它的全称为Features from Accelerated Segment Test（加速

段测试得出的特征点），其原理和实现如下：

1. 算法原理：

- FAST算法通过采样像素圆周周围的16个点来检测特征点。

对于每个点，将其亮度值与中心点的亮度值进行比较。如果连

续n个点都比中心点的亮度值加上一个阈值t大，或者小于中

心点的亮度值减去阈值t，那么中心点被认为是一个特征点。

n和t都是可调参数。

- 简单地说，FAST算法通过对像素点周围的16个点进行快

速的亮度比较，来判断该点是否是一个特征点。

2. 实现过程：

- 遍历图像中的每个像素点，并对每个像素点进行以下操作：

- 对于像素点p，构造一个包含其周围16个相邻像素点的

圆，然后依次计算这16个点的亮度值和中心点p的亮度值之

差。

- 使用一个阈值t和一个连续计数器来判断像素点是否为特

征点。

- 初始化连续计数器为0，然后从第一个Neighbor点开始

计算亮度差。如果亮度差超过阈值t，计数器加1；如果亮度

差低于阈值t，计数器清零。

- 如果连续计数器达到一个预设的阈值，那么像素点p被

认为是一个特征点。

- 处理完所有像素点后，得到一系列的特征点。

FAST角点检测算法的优点是，它简单且计算速度快，适用于

实时应用。然而，它在检测关键点的质量和稳定性方面相对较

差，容易受到噪声和光线变化的影响。因此，在实际应用中，

FAST算法通常与其他特征点检测算法（如Harris角点检测算

法）结合使用，以提高检测性能。