一、Harris角点检测原理
Harris角点检测算法是一种局部特征提取的方法，通过检测图像上的角点来描述图像的内容。Harris角点检测算法主要是通过检测图像的灰度变化来寻找角点。具体来说，Harris角点检测方法基于以下原理：
1. 在角点处，图像变化的方向是不受旋转影响的，因此，对于图像在不同方向变化的情况下，可以用同样的方式检测出角点；
2. 在角点处，图像变化的幅度是较大的，因此，可以通过检测图像中像素点在不同方向变化的幅度及方向，找到角点。
通过上述原理，我们可以得到如下的Harris角点检测公式：
E(u,v) = Σ(w(x,y) * [I(x+u,y+v) - I(x,y)]^2)
式中，w(x,y)为窗口大小为w的加权函数，I(x,y)表示图像的灰度值，E(u,v)表示在(u,v)处的角点响应函数。
二、Harris角点检测应用
Harris角点检测算法在计算机视觉领域有很广泛的应用，例如：
1. 特征配准：通过计算两幅图像中的关键点，可以进行特征配准，从而对两幅图像进行匹配；
2. 目标跟踪：通过追踪图像中的角点，可以实现目标跟踪的功能；
3. 目标检测：通过检测图像中的角点，可以提取出图像的特征点，进而实现目标检测。
三、Harris角点检测原理步骤
以下是Harris角点检测算法的具体步骤：
1. 计算图像中每个像素点的梯度值g和角度角a；
[Gx, Gy] = imgradientxy(I); % 计算x、y方向的梯度 [mag, ~] = imgradient(Gx, Gy); % 计算梯度幅度和角度
2. 计算每个像素点周围的梯度协方差矩阵(Covariance Matrix)
window = [1 1 3 3]; % 窗口大小
M = zeros(size(I));
for i=1:size(I,1)
for j=1:size(I,2)
weighted_gradient_Matrx = [0 0; 0 0];
for x=max(i - window(1), 1):min(i + window(3), size(I,1))
for y=max(j - window(2), 1):min(j + window(4), size(I,2))
weighted_gradient_Matrx = weighted_gradient_Matrx + ...
[Gx(x,y)^2, Gx(x,y)*Gy(x,y);...
Gx(x,y)*Gy(x,y), Gy(x,y)^2].*gKernel(x-i+2, y-j+2);
end
end
M(i,j) = det(weighted_gradient_Matrx) - 0.05*(trace(weighted_gradient_Matrx))^2; % 计算Harris响应
end
end
3. 计算每个像素点的Harris响应
Harris_Threshold = 0.5*max(M(:)); [row,col] = find(imregionalmax(M) & (M > Harris_Threshold));
4. 在像素点周围设置窗口，计算每个窗口的角点得分(根据角点得分排序即可得到图像中的角点)
points = [row, col];
window_size = 5; % 设置窗口大小
scores = zeros(size(points, 1), 1);
for i=1:size(points, 1)
vecX = max(1, points(i,1) - window_size):min(size(I, 1), points(i,1) + window_size);
vecY = max(1, points(i,2) - window_size):min(size(I, 2), points(i,2) + window_size);
around_points = [repmat(vecX', length(vecY), 1), kron(vecY',ones(length(vecX),1))];
weights = normpdf(pdist2(points(i,:), around_points), 0, window_size);
around_dots_scores = weights .* M(sub2ind(size(I), around_points(:,1), around_points(:,2)));
scores(i) = sum(around_dots_scores);
end
四、Harris角点检测原理和步骤
综上所述，Harris角点检测通过计算图像的灰度变化来检测图像中的角点，主要分为以下几个步骤：
1. 计算每个像素点的梯度值和梯度角度；
2. 计算每个像素点周围窗口的梯度协方差矩阵；
3. 计算每个像素点的Harris响应；
4. 在像素点周围设置窗口，计算每个窗口的角点得分，并根据得分排序，得到图像中的角点。
五、Harris角点检测matlab
以下是使用matlab实现Harris角点检测算法的代码：
I = imread('lena.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);
Gd = [-1 0 1];
Ix = conv2(Gd, I_gray);
Iy = conv2(Gd', I_gray);
w = [1 1 1; 1 -8 1; 1 1 1];
R = conv2(Ix.^2, w, 'same').*conv2(Iy.^2, w, 'same') - conv2(Ix.*Iy, w, 'same').^2 - 0.04*(conv2(Ix.^2, w, 'same') + conv2(Iy.^2, w, 'same')).^2;
R(R<0) = 0;
threshold = max(max(R(10:size(R,1)-10,10:size(R,2)-10))) * 0.01;
for i=1:size(R,1)
for j=1:size(R,2)
if (R(i,j) > threshold && R(i,j) == max(max(R(i-1:i+1,j-1:j+1)))))
I(i,j) = 255;
else
I(i,j) = 0;
end
end
end
六、Harris角点检测算法原理
Harris角点检测算法是一种局部特征提取算法，它主要是通过检测图像上的角点来描述图像的内容。在实际应用中，Harris角点检测算法有很多优点，例如：
1. 对光照变化具有鲁棒性；
2. 适用于对图像进行旋转、缩放等变换；
3. 可以提取出具有唯一性的局部特征。
但是，Harris角点检测算法也存在一些缺点，例如：
1. 在噪声较大的情况下，检测效果不理想；
2. 不适用于检测直线、曲线等。
七、Harris角点检测步骤
由以上原理及步骤可知，Harris角点检测算法的主要步骤包括：
1. 计算每个像素点的梯度值和梯度角度；
2. 计算每个像素点周围窗口的梯度协方差矩阵；
3. 计算每个像素点的Harris响应；
4. 在像素点周围设置窗口，计算每个窗口的角点得分，并根据得分排序，得到图像中的角点。
在实际应用中，我们可以通过调整窗口大小、设置阈值等参数来得到最佳的角点检测效果。
