Matlab实现Harris角点检测算法
时间: 2024-01-03 21:55:25 浏览: 34
Harris角点检测算法是一种常用的图像特征提取方法,下面介绍Matlab实现Harris角点检测算法的步骤:
1. 读取图像并转换为灰度图像
```matlab
img = imread('example.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);
```
2. 计算图像每个像素在x和y方向上的梯度
```matlab
dx = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
dy = dx';
Ix = conv2(double(gray_img), dx, 'same');
Iy = conv2(double(gray_img), dy, 'same');
```
3. 计算每个像素的Harris响应函数值
```matlab
% 定义窗口大小
window_size = 3;
% 定义常数k
k = 0.04;
% 计算每个像素的M矩阵
M11 = conv2(Ix.^2, ones(window_size), 'same');
M22 = conv2(Iy.^2, ones(window_size), 'same');
M12 = conv2(Ix.*Iy, ones(window_size), 'same');
% 计算每个像素的Harris响应函数值
R = (M11.*M22 - M12.^2) - k*(M11 + M22).^2;
```
4. 非极大值抑制
```matlab
% 定义阈值
threshold = 100;
% 非极大值抑制
R_max = imregionalmax(R);
R_max(R < threshold) = 0;
```
5. 显示结果
```matlab
imshow(img);
hold on;
% 获取非极大值抑制结果的坐标
[row, col] = find(R_max);
% 在图像上绘制检测到的角点
plot(col, row, 'r.', 'MarkerSize', 10);
```