Matlab编程实现Harris角点检测

以下是使用Matlab编程实现Harris角点检测的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 计算图像的梯度
[Ix, Iy] = gradient(double(gray));
% 定义高斯滤波器
sigma = 2;
filter_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1;
G = fspecial('gaussian', filter_size, sigma);
% 计算M矩阵
Ix2 = conv2(Ix.^2, G, 'same');
Iy2 = conv2(Iy.^2, G, 'same');
IxIy = conv2(Ix.*Iy, G, 'same');
M11 = Ix2;
M22 = Iy2;
M12 = IxIy;
% 计算角点响应函数R
k = 0.04;
R = (M11.*M22 - M12.^2) - k*(M11 + M22).^2;
% 设定阈值T，筛选出角点
T = 1e6;
corners = (R > T);
% 可视化结果
imshow(img);
hold on;
[x, y] = find(corners);
plot(y, x, 'r*', 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 5);
title('Harris角点检测结果');

代码中，我们首先读取了一张图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们计算了图像的梯度，使用高斯滤波器平滑了梯度图像，并根据梯度计算了M矩阵。接着，我们使用M矩阵计算了角点响应函数R，并设定了一个阈值T，筛选出了角点。最后，我们将检测结果可视化在了原图像上。