Harris算法不变性

Harris算法是一种基于图像处理的特征点检测方法，主要用于计算机视觉领域。它可以在图像中检测出关键点，这些关键点可以被用于匹配、跟踪和三维重建等应用中。

Harris算法的不变性包括以下几个方面：

1. 尺度不变性：Harris算法可以检测出不同尺度下的关键点，这意味着它能够适应不同分辨率的图像。

2. 旋转不变性：由于Harris算法是基于图像梯度的，因此它可以对图像进行旋转不变性的检测。

3. 光照不变性：Harris算法的原理是基于图像梯度的变化，而不是图像本身的灰度值，因此它对光照的变化比较鲁棒。

4. 噪声不变性：Harris算法使用高斯滤波器平滑图像以减少噪声的影响。