Harris兴趣点检测matlab

Harris兴趣点检测算法是一种计算简单且应用广泛的角点检测算法。它使用了灰度的一阶差分和滤波，能够稳定地提取角点特征。该算法通过计算每个像素点的角点响应函数，并选取响应函数大于一定阈值的像素点作为兴趣点。在Matlab中，可以使用以下代码实现Harris兴趣点检测：

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
grayImg = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像

sigma = 1; % 高斯滤波的标准差
k = 0.04; % Harris响应函数的参数

% 计算x和y方向的梯度
dx = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
dy = dx';
Ix = conv2(double(grayImg), dx, 'same');
Iy = conv2(double(grayImg), dy, 'same');

% 计算Ix和Iy的平方和以及Ix和Iy的乘积
Ix2 = Ix .* Ix;
Iy2 = Iy .* Iy;
Ixy = Ix .* Iy;

% 对平方和和乘积图像进行高斯滤波
windowSize = ceil(6 * sigma);gaussianFilter = fspecial('gaussian', windowSize, sigma);
Sx2 = conv2(Ix2, gaussianFilter, 'same');
Sy2 = conv2(Iy2, gaussianFilter, 'same');
Sxy = conv2(Ixy, gaussianFilter, 'same');

% 计算Harris响应函数
R = (Sx2 .* Sy2 - Sxy.^2) - k * (Sx2 + Sy2).^2;

% 设置阈值，选取大于阈值的像素点作为兴趣点
threshold = 0.1 * max(R(:));
[h, w] = size(R);
interestPoints = [];
for i = 1:h
    for j = 1:w
        if R(i, j) > threshold
            interestPoints = [interestPoints; [i, j]];
        end
    end
end

% 在原图上绘制兴趣点
imshow(img);
hold on;
plot(interestPoints(:, 2), interestPoints(:, 1), 'r+');
hold off;