Harris角点检测原理与Matlab实现

function [u,v]=CF(Image_a)
%Harris角点提取算法并精确至亚像素级                             
%t=input('z1.jpg','s');  % 提示输入要处理的图像
% clear;clc;
% tic; %计时开始
% Image1 = imread('e:\images\8.jpg'); % 读取图像
Image_a = rgb2gray(Image_a);% 转化为灰度图像 
Image=Image_a ;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%角点从第5行第5列开始找%%%%%%%%%%%%%
Image(1:4,:)=[];
Image(:,end-3:end)=[];
Image(end-3:end,:)=[];
Image(:,1:4)=[];
HdImage=Image;                  % 转化后的灰度图像
fx = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; % x方向的Prewitt算子，用于对x方向滤波 
Ix = filter2(fx,HdImage);     % 对x方向滤波 
fy = [-1 -1 -1;0 0 0;1 1 1]; % y方向的Prewitt算子，用于对y方向滤波 
Iy = filter2(fy,HdImage);% 对y方向滤波 
Ix2 = Ix.^2; % .^2用来求数组的平方
Iy2 = Iy.^2; % .^2用来求数组的平方
Ixy = Ix.*Iy;% 数组相乘
h= fspecial('gaussian',[60 60],2); % 产生9*9的高斯窗口，sigma=2，产生的窗口越大，得到的角点越少（7-11）
A = filter2(h,Ix2);% 用产生的高斯窗口处理Ix2得到A 
B = filter2(h,Iy2);% 用产生的高斯窗口处理Iy2得到B 
C = filter2(h,Ixy); % 用产生的高斯窗口处理Ixy得到C
height = size(HdImage,1); % 计算图像的第一维的元素数，即行数
width = size(HdImage,2);  % 计算图像的第二维的元素数，即列数
CRF = zeros(height,width);  % 生成一个和图像大小一致的全0的double型数组，用来保存角点响应函数值
CRFmax = 0; % 保存图像中最大的角点响应函数值 
%M = [A(i,j) C(i,j);C(i,j) B(i,j)];