【角点检测】基于 Harris算法实现角点特征检测含Matlab源码

1 简介

Harris 算子是一种计算简单、应用广泛的角点检测算子，只使用灰度的一阶差分和滤波，可以定量地提取特征角点并且提取的角点特征均匀。由于计算过程用到图像的一阶导数，故对存在灰度变化、图像旋转、视点变换和噪声干扰的图像也能稳定地提取角点。因此本文提出的算法采用 Harris 角点作为兴趣点，并提取每个兴趣点为中心的邻域内空域的五个均值特征形成特征向量，通过位置转移向量的频率统计连接标志匹配点。

2 完整代码

clear;​filename = 'Lena.jpg';X = imread(filename);     ​Info = imfinfo(filename); if (Info.BitDepth > 8)    f = rgb2gray(X);end​%计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度-----------------------------------------------ori_im = double(f) / 255;                   fx = [-2 -1 0 1 2];                     % x方向梯度算子Ix = filter2(fx, ori_im);                ​fy = [-2; -1; 0; 1; 2];                     % y方向梯度算子Iy = filter2(fy, ori_im);                % y方向滤波​%构造自相关矩阵---------------------------------------------------------------Ix2 = Ix .^ 2;Iy2 = Iy .^ 2;Ixy = Ix .* Iy;​clear Ix;clear Iy;​h= fspecial('gaussian', [7 7], 2);        % 产生7*7的高斯窗函数，sigma=2​Ix2 = filter2(h,Ix2);Iy2 = filter2(h,Iy2);Ixy = filter2(h,Ixy);​%提取特征点---------------------------------------------------------------height = size(ori_im, 1);width = size(ori_im, 2);result = zeros(height, width);           % 纪录角点位置，角点处值为1​R = zeros(height, width);Rmax = 0;                              % 图像中最大的R值k = 0.06;​for i = 1 : height    for j = 1 : width        M = [Ix2(i, j) Ixy(i, j); Ixy(i, j) Iy2(i, j)];                    R(i,j) = det(M) - k * (trace(M)) ^ 2;                     % 计算R        if R(i,j) > Rmax            Rmax = R(i, j);        end    endend​T = 0.01 * Rmax;%固定阈值，当R(i, j) > T时，则被判定为候选角点​%进行局部非极大值抑制-------------------------------------cnt = 0;for i = 2 : height-1    for j = 2 : width-1        if (R(i, j) > T && R(i, j) > R(i-1, j-1) && R(i, j) > R(i-1, j) && R(i, j) > R(i-1, j+1) && R(i, j) > R(i, j-1) && ...                R(i, j) > R(i, j+1) && R(i, j) > R(i+1, j-1) && R(i, j) > R(i+1, j) && R(i, j) > R(i+1, j+1))            result(i, j) = 1;            cnt = cnt+1;        end    endend​i = 1;    for j = 1 : height        for k = 1 : width            if result(j, k) == 1;                corners1(i, 1) = j;                corners1(i, 2) = k;                i = i + 1;            end        end    end[posc, posr] = find(result == 1);​figure,imshow(ori_im);hold on;plot(posr, posc, 'r+');​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]贾莹. 基于Harris角点检测算法的图像拼接技术研究[D]. 吉林大学.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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