Morevac角点检测 matlab程序
时间: 2024-05-08 16:22:18 浏览: 5
以下是使用MATLAB实现Morevac角点检测的示例代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('your_image.jpg');
if size(img,3) == 3
img = rgb2gray(img);
end
% 定义Sobel滤波器,用于计算图像的梯度
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
% 计算图像的梯度
grad_x = conv2(double(img), sobel_x, 'same');
grad_y = conv2(double(img), sobel_y, 'same');
grad_mag = sqrt(grad_x.^2 + grad_y.^2);
grad_dir = atan2(grad_y, grad_x);
% 设置参数
window_size = 5;
threshold = 0.01;
corners = [];
% 遍历图像中的每个像素
for i = 1:size(img, 1)-window_size
for j = 1:size(img, 2)-window_size
% 根据窗口大小计算当前像素的梯度方向和幅值
window_grad_dir = grad_dir(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1);
window_grad_mag = grad_mag(i:i+window_size-1, j:j+window_size-1);
% 计算窗口中的梯度方向和幅值的平均值
avg_grad_dir = mean(window_grad_dir(:));
avg_grad_mag = mean(window_grad_mag(:));
% 计算窗口中每个像素的角点得分
score = sum((window_grad_dir(:)-avg_grad_dir).^2) / (window_size^2);
score = score * avg_grad_mag^2;
% 如果得分高于阈值,则将当前像素作为角点
if score > threshold
corners = [corners; [i+window_size/2, j+window_size/2]];
end
end
end
% 显示检测到的角点
imshow(img);
hold on;
plot(corners(:,2), corners(:,1), 'r*');
hold off;
```
在这个示例代码中,我们首先读入图像并将其转换为灰度图像。然后,我们使用Sobel滤波器计算图像的梯度,并根据梯度计算每个像素的梯度方向和幅值。接下来,我们遍历图像中的每个像素,并根据给定的窗口大小计算当前像素周围的梯度方向和幅值的平均值。然后,我们计算窗口中每个像素的角点得分,并将得分高于阈值的像素标记为角点。最后,我们在原始图像上显示检测到的角点。
请注意,这只是一个简单的示例代码,可能无法处理所有情况。您可以根据需要调整参数或使用更复杂的算法来实现更准确的角点检测。