基元检查中利用角点检测的算子是

基元检测（feature detection）是图像处理中的一种技术，用于在图像中寻找一些具有特殊性质的点，例如角点、边缘等。其中，角点检测（corner detection）是一种常用的基元检测技术，可以用于目标跟踪、三维重建等应用中。常用的角点检测算法有Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法等。

在基元检测中，Harris角点检测算法是一种常用的算法，它通过计算图像中每个像素点与其周围像素点的灰度值差异和灰度值梯度的乘积，来判断该像素点是否为角点。如果该像素点在不同方向上都有较大的灰度值和灰度值梯度，那么它就被认为是一个角点。

Harris角点检测算法的核心是角点响应函数，它可以通过卷积运算来计算。具体来说，Harris角点检测算法的角点响应函数包括以下三个部分：

1. 计算图像中每个像素点的梯度值和梯度方向；
2. 在每个像素点的邻域内计算自相关矩阵；
3. 计算每个像素点的角点响应函数，并根据阈值筛选得到角点。

因此，Harris角点检测算法的核心是自相关矩阵的计算，它利用了图像中角点的特殊性质，可以用于目标跟踪、三维重建等应用中。