35、图像特征点检测算法详解

图像特征点检测算法详解

1. 特征点检测算法概述

在图像处理领域，特征点检测是一项关键技术，它能够识别图像中具有独特性质的点，这些点对于图像匹配、目标识别、运动跟踪等应用至关重要。常见的特征点检测算法包括 Harris、KLT、Hessian 等，它们各自具有不同的特点和适用场景。

2. Harris 算法

Harris 算法是最常用的角点检测算法之一，尽管它比 Moravec 算子需要更多的计算量，但在图像序列中能够检测到相邻图像之间最多的匹配角点，具有良好的重复性。

2.1 Harris 算法的局限性与特性

• 噪声敏感性 ：基于梯度算子，Harris 算法对噪声敏感，特别是对于具有高强度值的孤立像素。可以通过适当增大高斯平滑核的大小来衰减噪声。
• 定位精度 ：除了 L 型 junction 外，Harris 算法在其他 junction 上的定位精度较差，但这并不影响其在各种应用中的使用。

2.2 Harris 算法的不变性

• 旋转不变性 ：与 Moravec 算子不同，Harris 算法具有旋转不变性。角点测量不受旋转影响，其形状由特征值描述，旋转后特征值保持不变。例如，将测试图像旋转 45°后应用 Harris 算法，检测到的角点数量从 149 减少到 135，这是由于旋转图像重采样的影响。
• 部分光度不变性 ：Harris 检测器在仿射光度变化下具有