Matlab图像Harris角点检测及其应用

Matlab图像Harris角点检测及其应用

角点是一种图像上感兴趣的结构，它具有与周围区域高度不同的局部亮度变化。在计算机视觉中，角点检测是一种重要的任务，它可以被用来进行许多应用，例如物体识别、图像配准、三维重建等。Harris角点检测算法是一种基于灰度变化的角点检测方法，具有简单、快速、精度高等优点，因此广泛应用于计算机视觉领域。

Matlab作为计算机视觉领域常用的编程语言，提供了丰富的图像处理工具箱和函数库。本文将介绍如何使用Matlab实现Harris角点检测，并且通过实验对其进行验证。

一、Harris角点检测原理

Harris角点检测算法是一种基于灰度变化的角点检测方法。它利用图像上像素的灰度变化来寻找角点，这种方法可以适用于大多数灰度图像。

Harris角点检测的基本原理是，对于任意一个平面上的像素点，如果它沿着某个方向移动，那么图像的灰度值也会产生变化，这种灰度值的变化可以被描述成一个二维向量。然后，根据这个二维向量的变化量，可以计算出这个点的角点响应函数值R。

具体来说，Harris角点检测算法的计算过程如下：

1. 对每个像素点(x, y)，计算出它周围3X3的邻域内的梯度值gx和gy。

2. 使用三个卷积核Gx、Gy、Gxy将梯度值进行平滑处理，得到Ixx、Iyy和Ixy。其中，Gx和Gy分别表示在x和y方向上的高斯滤波，Gxy是一个交叉高斯滤波。

3. 计算每个像素点的角点响应函数值R。

R = det(M) - k*trace(M)^2

其中，M是一个2X2的矩阵，表示每个像素点的Hessian