matlab实现harris角点检测
时间: 2023-09-20 07:13:28 浏览: 38
Harris 角点检测是一种经典的角点检测算法,以下是在 MATLAB 中实现它的一种方法:
1. 读入图像并转换为灰度图像。
```matlab
img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
```
2. 计算图像在 x 和 y 方向上的梯度。
```matlab
dx = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1]; % x 方向上的差分核
dy = dx'; % y 方向上的差分核
Ix = conv2(double(gray_img), dx, 'same'); % x 方向上的梯度
Iy = conv2(double(gray_img), dy, 'same'); % y 方向上的梯度
```
3. 计算每个像素的 M 矩阵。
```matlab
sigma = 1; % 高斯核的标准差
g = fspecial('gaussian', max(1, fix(6*sigma)), sigma); % 高斯核
Ix2 = conv2(double(Ix.^2), g, 'same'); % x 方向上的梯度平方
Iy2 = conv2(double(Iy.^2), g, 'same'); % y 方向上的梯度平方
Ixy = conv2(double(Ix.*Iy), g, 'same'); % x 和 y 方向上的梯度乘积
```
4. 计算每个像素的响应函数 R。
```matlab
k = 0.04; % 常数 k
R = (Ix2.*Iy2 - Ixy.^2) - k*(Ix2 + Iy2).^2;
```
5. 阈值处理并非极大值抑制。
```matlab
threshold_ratio = 0.01; % 阈值比例
threshold = threshold_ratio * max(max(R)); % 阈值
R_th = (R > threshold) .* R; % 阈值处理
radius = 1; % 非极大值抑制半径
R_nms = ordfilt2(R_th, radius^2, ones(radius)); % 非极大值抑制
R_nms = (R_nms == R_th) .* R_nms; % 选取极大值
```
6. 显示角点。
```matlab
[row, col] = find(R_nms > 0); % 找到角点的坐标
imshow(img);
hold on;
plot(col, row, 'r+', 'MarkerSize', 5);
hold off;
```
这样就实现了 Harris 角点检测。