Harris响应的一点认识

最近学习了一下关于Harris响应的相关知识，主要用于角点的提取上，它主要是利用一个滑动的窗口，对于某个固定方向的(u，v)，我们可以得到在当前像素下的窗口进行移动所产生的像素差，公式如下：

w为窗口函数，代表了窗口下每个像素点的权重，一般采用高斯函数，表示越靠近所选点，其权值越大。

然后对于变化的像素点，我们为了加速，用泰勒展开

这样我们成功将差值转换为了这样的二次型，然后对中间的A求它的特征值，如果两个特征值都很大，那么认为是角点，都很小，那么认为是平滑的区域，否则认为是边线

我们将其进一步转换得

k一般取0.04-0.06

这样如果R很大的正数认为是角点，很大的负数是边线，一般的正数是平滑区域。

至此，算法结束，可以看出Harris响应还是比较容易理解的，且代码实现不困难，因为偏导数就用差值来计算即可。