本文详细介绍了Harris-Affine算法的原理和实现过程，包括Harris-Laplace尺度不变角点算法、Harris-Affine的仿射不变性以及仿射匹配实验结果。Harris-Affine算法在尺度空间中提取特征点，并通过二阶矩计算实现仿射不变性。此外，还提到了Hessian-Affine算法，它基于二阶梯度微分算子，提供更强的稳定性和匹配性能。最后，提供了代码下载链接和相关参考资料。
Harris-Affine原理概述
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尺度不变Harris-Laplace角点算法简述
经典Harris作为当下运用最为广泛的提取角点算子，具有旋转、尺度、部分光照不变性，计算简单。Hessian角点检测是比Harris算子的更加稳定的角点检测算子只是计算效率相比Harris要高。随着Harris算子提出进一步发展为具有尺度不变性的角点检测算子Harris-Laplace。Harris-Laplace尺度不变算子主要通过在尺度空间图像上检测角点时添加尺度参数，主要步骤：
1 当前尺度图像上搜索每一个候选点进行拉普拉斯响应值计算，满足Harris矩阵绝大值大于给定阈值条件。
F(x,y,σn)=σ2|Lxx(x,y,σn)+L
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