使用MATLAB实现Harris角点检测

"这是关于Harris角点检测的MATLAB实现代码，用于在图像中找到稳定的角点。代码中包括了滤波、自相关矩阵计算、R值计算以及非极大值抑制等关键步骤，有助于理解Harris角点检测算法的工作原理。" Harris角点检测是一种在数字图像处理中寻找特征点的算法，它由Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出。该算法通过计算图像局部区域的结构变化来检测角点，这些角点在图像变换时保持稳定，因此适用于图像匹配、目标识别等领域。 在MATLAB代码中，首先读取图像`ori_im`，然后定义滤波器`fx`和`fy`进行卷积操作，分别计算图像的x方向和y方向的梯度`Ix`和`Iy`。接着，计算梯度的平方`Ix2`和`Iy2`以及它们的乘积`Ixy`，这对应于图像的二阶导数或结构张量。使用高斯滤波器`h`平滑这些值，以减小噪声影响。 接下来，计算自相关矩阵`M`，这是一个2x2的矩阵，其元素为： \[ M = \begin{bmatrix} Ix^2 & Ixy \\ Ixy & Iy^2 \end{bmatrix} \] Harris角点检测的关键在于计算响应矩阵R，它是自相关矩阵的行列式与迹的线性组合： \[ R = det(M) - k \cdot (trace(M))^2 \] 其中，`det(M)`表示自相关矩阵的行列式，`trace(M)`是其迹，k是一个常数，通常取0.04或0.06，这里选择了0.06。 遍历图像的每个像素，计算R值，然后对R值进行非极大值抑制。如果一个像素的R值大于阈值（这里是0.01 * Rmax）并且比其周围8个相邻像素的R值都大，那么这个像素就被标记为角点。最后，找出所有标记为角点的像素位置，并在原始图像上绘制出来。 这段MATLAB代码提供了一个直观且实用的Harris角点检测实现，可以帮助学习者理解和应用Harris角点检测算法。在实际应用中，可以根据具体需求调整参数，如滤波器大小、阈值设置等，以优化角点检测的效果。