Harris角点检测
角点检测的原理
角点检测的原理角点检测是一种计算机视觉领域中常用的图像处理技术，它的原理是通过对图像中的角点进行检测和提取，从而分析和识别图像中的特定目标或结构。
角点是图像中具有显著变化的位置，它们通常位于物体的边缘、交叉处或纹理变化明显的区域。
在角点检测中，我们希望找到这些具有显著变化的点，因为它们对于图像的特征描述和目标识别非常重要。
角点检测的原理是基于图像中的灰度变化或梯度变化来判断某个点是否为角点。
常用的角点检测算法有Harris角点检测、Shi-Tomasi 角点检测等。
Harris角点检测算法是由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的，它通过计算图像中每个像素点的灰度梯度来确定其是否为角点。
该算法首先计算每个像素点的梯度值，然后根据梯度的变化情况来判断该点是否为角点。
如果一个点的梯度变化比较大，说明该点可能是角点。
Shi-Tomasi角点检测算法是在Harris角点检测算法的基础上进行改进的。
它引入了一个新的评价指标，即最小特征值，来代替Harris算法中的响应函数。
该算法通过计算每个像素点的最小特征值来判断其是否为角点。
最小特征值越大，说明该点越可能是角点。
除了Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，还有一些其他的角点检测算法，如FAST角点检测、SIFT角点检测等。
这些算法在原理和实现方式上有所不同，但都是基于图像中的灰度变化或梯度变化来检测角点。
角点检测在计算机视觉和图像处理中有着广泛的应用。
它可以用于目标识别、图像匹配、图像拼接等领域。
通过检测和提取图像中的角点，我们可以得到图像的特征描述，从而实现对图像的分析、识别和处理。
总结起来，角点检测是一种通过对图像中的角点进行检测和提取的图像处理技术。
它的原理是基于图像中的灰度变化或梯度变化来判断某个点是否为角点。
角点检测在计算机视觉和图像处理中有着广泛的应用，可以用于目标识别、图像匹配、图像拼接等领域。
几种特征点提取算子的分析和比较
几种特征点提取算子的分析和比较特征点提取是计算机视觉中的一个重要任务，用于定位和描述图像中的重要局部特征，如角点、边缘、斑点等。
通过提取图像的特征点，可以实现目标识别、图像配准、图像检索等任务。
常用的特征点提取算子包括Harris角点检测算子、SIFT（尺度不变特征变换）算子、SURF（加速稳健特征）算子和FAST（快速特征点）算子。
下面对这几种算子进行分析和比较。
1. Harris角点检测算子：Harris角点检测算子是一种基于图像亮度变化的角点检测方法。
它通过计算图像每个像素的Harris响应函数来判断是否为角点。
Harris算子具有旋转不变性和尺度不变性的优点，但对于光照变化比较敏感。
2.SIFT算子：SIFT算子是一种局部特征描述算子，通过尺度空间的不变性和局部光度不变性来提取特征点。
SIFT算子对旋转、尺度、光照和仿射变化具有较好的不变性，适用于一些复杂场景下的目标识别和图像匹配任务。
3.SURF算子：SURF算子是一种基于SIFT算子的加速算法，它通过使用积分图像和快速Hessian矩阵的计算方法，提高了特征点提取的效率。
SURF算子在保持SIFT算子的不变性的基础上，显著提升了运算速度。
4.FAST算子：FAST算子是一种基于灰度阈值的快速特征点提取算子。
FAST算子速度快，适用于实时应用和大规模图像处理任务。
但FAST算子对于尺度和旋转变化较为敏感，不适用于复杂场景下的图像处理任务。
综上所述，不同的特征点提取算子适用于不同的图像处理任务。
如果要求高精度、高稳定性和较好的不变性，可以选择SIFT或SURF算子；如果要求处理速度较快，可以选择FAST算子。
实际应用中，可以根据具体需求选择适合的算子或者结合多个算子进行特征点提取，以达到更好的效果。
基于改进Harris算法的角点检测
测 主要 应用 的两种 方法 。
ｆ ｎ ｔｏ ｆｔ ｅ Ｈａ ｒｓ ｃ ｒ ｅ ｅ ｅ ｔ ｎ ｓ ｏ ｌ ｅ ｏ ｔ ｉｅ ． Ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｔ ｅ ｔ － ｓ ｓ ａ ｅ ｄ ｆ ｅ ｈ ｃ ｐ ｆ ｎ ｎ ｍａ ｉ ｕ ｃ ｉｎ ｏ ｈ ｒ ｉ ｏ ｎ ｒ ｄ ｔ ｃｉ ｈ ｕ ｄ ｂ ｂ ａ ｎ ｄ ｏ ｅ ｏ ｄ ｙ ｈ ｗｏ ｍａ ｋ ｒ ｅ ｉ ｄ ｔ ｅ ｓ ｏ ｅ ｏ ｏ － ｘ ｍａ ｎ
总第 ２ ９ ５ 期 ２１ 年第 ５ ０１ 期
计算机与数字工程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉａ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｇ ｏ ｕｅ ｇｔ ｌ ｇｎ ｅｉ ｎ
Ｖｏ． ９ Ｎｏ ５ １３ ．
１２ ４
基 于 改进 Ｈａｒｓ 法 的 角 点 检 测 ｒｉ 算
房 超 王小鹏 牛云鹏 王 超
（ 州交 通 大学 电 子与 信 息 工 程 学 院 兰 兰 州 ７ ０ ７ ） ３０ ０
摘
要
提 出 了一 种 改 进 的 Ｈａｒ 角 点 检 测 方 法 。该 方 法 在 Ｈａｒ 角 点 检 测 求 得 角 点 响应 函 数 后 ， 用 双 掩 膜 来 定 ｒｉ ｓ ｒｉ ｓ 利
义进行非极大值抑制的局部范围 ， 结合 Ｋ均值 聚类方法进行非极大值抑制 ， 若像素点 的角点响应 函数值 满足预设角点 判定 条件 ， 则将该像素点定义为 角点 。实验结果表 明， 该方 法无需进行 阈值选择 ， 高了角点检测精度 。 提
角点检测轮廓曲线检测原理
角点检测轮廓曲线检测原理
角点是图像中像素值发生较大变化的位置，通常表示图像中物体的边界或区域的交汇点。
角点检测的原理是在图像中找到像素值变化较大的位置，并计算出角点的强度。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测和SIFT角点检测。
Harris角点检测通过计算图像的梯度来确定角点的位置，通过计算灰度协方差矩阵来计算角点响应函数，高响应值的位置即为角点。
SIFT 角点检测通过计算图像的高斯差分金字塔来定位角点。
轮廓曲线检测：
轮廓曲线是图像中物体与背景之间的边界线。
轮廓曲线检测的原理是在图像中找到像素值变化较大的位置，并将这些像素点连接起来形成连续的边界线。
常用的轮廓曲线检测算法包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测。
Canny边缘检测通过计算图像的梯度和梯度的方向来确定边缘的位置，并通过滞后阈值和非极大值抑制来提高边缘检测的准确性。
Sobel边缘检测通过计算图像的水平和垂直梯度来确定边缘的位置，并通过阈值来提取边缘。
Harris角点检测原理详解
Harris⾓点检测原理详解关于⾓点的应⽤在图像处理上⽐较⼴泛，如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机标定等。
⽹上也有很多博客对Harris⾓点检测原理进⾏描述，但基本上只是描述了算法流程，⽽其中相关细节并未作出解释，这⾥我想对有些地⽅做出补充说明，正所谓知其然知其所以然，如有不对，还望指正。
关于⾓点的应⽤在图像处理上⽐较⼴泛，如图像匹配(FPM特征点匹配)、相机标定等。
⽹上也有很多博客对Harris⾓点检测原理进⾏描述，但基本上只是描述了算法流程，⽽其中相关细节并未作出解释，这⾥我想对有些地⽅做出补充说明，正所谓知其然知其所以然，如有不对，还望指正。
1. 何为⾓点？下⾯有两幅不同视⾓的图像，通过找出对应的⾓点进⾏匹配。
再看下图所⽰，放⼤图像的两处⾓点区域：我们可以直观的概括下⾓点所具有的特征：>轮廓之间的交点；>对于同⼀场景，即使视⾓发⽣变化，通常具备稳定性质的特征；>该点附近区域的像素点⽆论在梯度⽅向上还是其梯度幅值上有着较⼤变化；2. ⾓点检测算法基本思想是什么？算法基本思想是使⽤⼀个固定窗⼝在图像上进⾏任意⽅向上的滑动，⽐较滑动前与滑动后两种情况，窗⼝中的像素灰度变化程度，如果存在任意⽅向上的滑动，都有着较⼤灰度变化，那么我们可以认为该窗⼝中存在⾓点。
3.如何⽤数学⽅法去刻画⾓点特征？当窗⼝发⽣[u,v]移动时，那么滑动前与滑动后对应的窗⼝中的像素点灰度变化描述如下：公式解释：>[u,v]是窗⼝的偏移量>(x,y)是窗⼝内所对应的像素坐标位置，窗⼝有多⼤，就有多少个位置>w(x,y)是窗⼝函数，最简单情形就是窗⼝内的所有像素所对应的w权重系数均为1。
但有时候，我们会将w(x,y)函数设定为以窗⼝中⼼为原点的⼆元正态分布。
如果窗⼝中⼼点是⾓点时，移动前与移动后，该点的灰度变化应该最为剧烈，所以该点权重系数可以设定⼤些，表⽰窗⼝移动时，该点在灰度变化贡献较⼤；⽽离窗⼝中⼼(⾓点)较远的点，这些点的灰度变化⼏近平缓，这些点的权重系数，可以设定⼩点，以⽰该点对灰度变化贡献较⼩，那么我们⾃然想到使⽤⼆元⾼斯函数来表⽰窗⼝函数，这⾥仅是个⼈理解，⼤家可以参考下。
图像中角点提取与匹配算法
图像中角点提取与匹配算法角点提取与匹配算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于在图像中寻找具有明显角度变化的特征点，并将这些特征点进行匹配。
这些算法在很多应用中都起到了关键作用，如图像配准、目标跟踪、三维重建等。
角点是图像中具有明显角度变化的点，它们在不同尺度和旋转下具有稳定性，因此可以用来作为图像的特征点。
在角点提取算法中，常用的方法有Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法、FAST角点检测算法等。
Harris角点检测算法是最早提出的角点检测算法之一，它通过计算图像中每个像素点周围区域的灰度变化来判断该点是否为角点。
具体来说，该算法计算每个像素点的特征值，通过特征值的大小来确定角点。
如果特征值较大，则该点为角点；反之，则该点为平坦区域或边缘。
Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris角点检测算法的改进，它使用特征值中较小的一个来表示角点的稳定性，从而提高了检测的准确性和稳定性。
该算法首先计算每个像素点的特征值，然后选择特征值较小的一部分像素点作为角点。
FAST角点检测算法是一种高效的角点检测算法，它通过比较像素点周围的相邻像素点的灰度值来判断该点是否为角点。
该算法通过快速地检测像素点的灰度值变化来提高检测的速度，同时保持了较高的准确性。
在角点匹配算法中，常用的方法有基于特征描述子的匹配算法，如SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法、ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法等。
SIFT算法是一种基于尺度不变特征变换的特征描述子算法，它通过检测图像中的关键点，并计算每个关键点周围区域的特征描述子。
这些特征描述子具有尺度不变性和旋转不变性，因此可以用来进行图像匹配。
SURF算法是一种加速稳健特征算法，它通过使用快速哈尔小波变换来计算图像中的特征点，并使用加速积分图像来加速特征点的计算。
这些特征点具有尺度不变性和旋转不变性，可以用来进行图像匹配。
matlab中的detectharrisfeatures
matlab中的detectharrisfeaturesMatlab中的detectHarrisFeatures函数是一个用于检测Harris角点的特征点的函数。
在本文中，我们将一步一步回答与这个函数相关的问题，并详细讨论其工作原理和用法，包括输入参数、输出参数以及一些示例代码。
Harris角点检测方法是由Chris Harris和Mike Stephens在1988年提出的，它是一种用于在图像中检测兴趣点的算法。
这个算法主要用于计算图像局部区域的强度变化，以及这些变化的方向，并根据这些信息确定特征点。
首先，让我们了解一下detectHarrisFeatures函数的基本用法和语法。
在Matlab中，您可以使用以下语法调用这个函数：points = detectHarrisFeatures(img)这个函数采用一个图像作为输入，并返回一个包含检测到的Harris角点的一个对象数组。
可以使用这个点数组进行进一步的处理和分析。
在这里，'img'是要进行Harris角点检测的输入图像。
这可以是一个灰度图像或一个彩色图像。
函数将自动将彩色图像转换为灰度图像进行处理。
现在，让我们深入了解detectHarrisFeatures函数的工作原理和各个参数的作用。
Harris角点检测方法是通过对图像进行局部窗口内的像素灰度值计算来实现的。
通过在每个像素位置使用一个小的窗口，该方法计算出一个称为Harris矩阵的矩阵。
Harris矩阵包含了图像局部区域中的灰度值变化情况。
根据Harris矩阵的特征值，可以确定图像中的角点。
Harris矩阵的计算基于以下公式：H = [A B; B C]其中A、B和C是通过计算图像灰度值在局部窗口内的x和y方向上的梯度的平方和的积分。
detectHarrisFeatures函数具有几个参数，这些参数可以根据需要进行设置。
以下是这些参数的详细说明：1. 'FilterSize'参数：这个参数用来指定局部窗口的大小。
完整版Harris角点检测算法编程步骤及示例演示
Harris 角点检测算法编程步骤及示例演示也不说那么多废话了，要介绍啥背景意义之类的，角点检测，顾名思义，就是检测角点，最简单的就是两条线的交点了，还有比如下国际象棋的棋盘格子的交点之类的，反正就是检测这些点。
简单将Harris 角点检测算法的思想说下，就是拿一个小窗在图像中移动，通过考察这个小窗口内图像灰度的平均变换值来确定角点。
1)如果窗口内区域图像的灰度值恒定，那么所有不同方向的偏移几乎不发生变化；2)如果窗口跨越一条边，那么沿着这条边的偏移几乎不发生变化，但是与边垂直的偏移会发生很大的变化；3)如果窗口包含一个孤立的点或者角点，那么所有不同方向的偏移会发生很大的变化。
面给出具体数学推导：设图像窗口平移量为( u,v) ,产生的灰度变化为E(u,v),有E(u,v)二sum[w(x,y)[l(x+u,y+v)-l(x,y)F2棋中w(x,y)为窗口函数, l(x+u,y+v为平移后的灰度值，l(x,y)为平移前的灰度值。
有泰勒公式展开可得：l(x+u,y+v)=l(x,y)+lx*u+ly*v+0(uA2,v八2);lx,ly分别为偏微分，在图像中为图像的方向导数因此E(u,v)=sum[w(x,y) [lx*u+ly*v+O(u八2,v八2)]八2],可以近似得到E(u,v)=sum[w(x,y) [lx*u+ly*v]^2],即E(u,v)二[u,v][lx八2,lx*ly;lx*ly,ly八2][u,v]T令M=[lx八2,lx*ly;lx*ly,ly八2]，因此最后对角点的检测成了对矩阵M的特征值的分析了，令M 其特征值为x1,x2;当x1>>x2或者x2>>x1，则检测到的是边缘部分;当x1,x2都很小，图像窗口在所有移动的方向上移动灰度级都无明显变化.当X1,X2都很大时且相当，检测到的是角点。
编程时用x1,x2不方便，因此定义角点响应函数；R二det(M)-k(trace(M))八2;其中det(M)为矩阵M的行列式，trace(M)为矩阵M的迹。