基于Harris角点匹配的目标跟踪
列举三种角点检测的方法及其原理。
列举三种角点检测的方法及其原理。
当涉及角点检测时，有几种常见的方法：
1. Harris角点检测方法：
Harris角点检测是一种基于局部区域的方法，它通过计算图像
中每个像素周围区域的灰度变化来检测角点。
该方法使用特征值来
判断像素点是否为角点，当特征值较大时，说明该点周围存在角点。
Harris角点检测方法具有较好的旋转不变性和光照不变性，因此在
图像配准和目标跟踪中得到广泛应用。
2. Shi-Tomasi角点检测方法：
Shi-Tomasi角点检测是对Harris角点检测方法的改进，它使
用了Harris检测方法中的特征值，但是对特征值的选取进行了改进，提出了一个自适应的角点检测算法。
Shi-Tomasi方法在选择角点时
使用了一个自适应的阈值，相比于Harris方法，它能够更好地选择
稳定的角点。
3. FAST角点检测方法：
FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测
方法是一种基于像素灰度值的快速检测方法。
它通过比较像素点周
围的像素值来判断是否为角点，具有较快的速度和较高的检测性能。
FAST方法通过比较像素点周围的像素值和中心像素值的大小来判断
是否为角点，从而实现了快速的角点检测。
这些角点检测方法在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，它们在目标跟踪、图像配准、三维重建等方面发挥着重要作用。
每种方法都有其独特的优势和适用场景，可以根据具体的应用需求
选择合适的角点检测方法。
基于Harris角点的KLT跟踪红外图像配准的硬件实现
卷积，由于高斯卷积核心所占 FPGA 资源不多，因 此，相比于，利用一个高斯卷积分别对 Ix2、IxIy、Iy2 进行计算的串行方法，此并行处理法减少了算法模 块所耗的时间。 如图 5 所示， 其中高斯卷积选用 3×3
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第 35 卷 第 10 期 2013 年 10 月
杨陈晨等：基于 Harris 角点的 KLT 跟踪红外图像配准的硬件实现
Vol.35 No. 10 Oct. 2013
平和垂直方向有位移偏差，较少出现旋转、缩放等 情况，因此，需要一种既能快速进行图像匹配，又 能满足精度要求的配准算法。文献[1]利用 Harris 角 点量代替原始图像进行相位相关计算，得到亚像素 级的偏移从而进行配准， 对图像的质量要求比较高， 若有噪声则会影响精度；文献[2]中提出以 DSP 为 主，FPGA 为辅的硬件平台进行 SUSAN 角点图像 匹配算法，算法的主要实现是在 DSP 中，不是在 FPGA 中，没有利用到 FPGA 的高速运算能力，而 SUSAN 角点检测采用的圆形模板在 FPGA 中没有 Harris 矩形模板方便计算；文献[3]中提出利用 KLT 跟踪的方法跟踪检测到的 surf 特征点，对其求精， 使得配准精度更高， 但是 surf 和 KLT 两者结合算法 复杂度高，而且在普通的处理器运行，难以满足实 时性。考虑到 Harris 角点检测法并行性较强，在 FPGA 硬件平台上能达到实时检测，并且，如果单 纯使用 Harris 角点算法来实现配准，那么需要对 2 帧图像进行角点检测，对相同角点进行 2 次检测会 引入一定的误差，而且在计算角点之间的位移也会 引入误差。为了减少误差，提高配准精度，提出对 角点进行 KLT 跟踪的方法， 直接对检测到的角点跟 踪计算，直接算出位移，少了一次角点计算，从而 减小了误差。 结合红外搜跟系统的特点，以及 Harris 角点检 测算法和 KLT 跟踪算法这两者算法的优点， 可以得 到精度好、实时性高的图像配准算法。因此，本文 提出在 FPGA 硬件处理平台上实现基于 Harris 角点 的 KLT 跟踪图像配准算法。
goodfeaturestotrack 详解 -回复
goodfeaturestotrack 详解-回复Goodfeatures to Track 详解特征点是计算机视觉领域中的重要概念，它用于在图像或视频序列中找到显著且可稳定跟踪的点。
在特征点检测与跟踪中，其中一个经典方法是Goodfeatures to Track (通常简称为GFTT)。
GFTT是一种基于Harris角点检测算法的改进技术，它能够在图像中找到关键的角点特征，并提供稳定的跟踪信息。
本文将详细讨论GFTT算法的原理、优缺点以及应用。
一、GFTT的原理GFTT的原理基于Harris角点检测算法。
Harris角点检测算法最初是由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的，它是一种用于在图像中检测角点的经典算法。
角点是图像中具有明显变化或边缘的区域，能够提供唯一性和稳定性，因此在图像处理和计算机视觉任务中被广泛应用。
GFTT算法通过在Harris角点检测的基础上引入了一些改进，使得它能够更好地适应多种场景和图像特点。
具体来说，GFTT主要通过以下步骤进行：1. 计算图像中每个像素的梯度，并构建梯度矩阵。
梯度矩阵用于表示每个像素点的梯度大小和方向。
2. 在每个像素点处计算Harris矩阵。
Harris矩阵是一个2x2的矩阵，它表示了该像素附近的梯度变化情况。
3. 计算Harris响应函数。
Harris响应函数是一个衡量角点程度的指标，它可以通过计算Harris矩阵的特征值得到。
具体来说，Harris响应函数计算公式如下：R = det(M) - k * trace(M)^2其中，M是Harris矩阵，det(M)和trace(M)分别表示Harris矩阵的特征值和迹，k是一个常数。
4. 根据Harris响应函数的值进行非极大值抑制。
非极大值抑制是一种用于去除冗余特征点的技术，它只保留Harris响应函数值最大的特征点。
通过以上步骤，GFTT算法能够在图像中找到显著的角点特征，并提供稳定的跟踪信息。
机器视觉处理算法中特征点匹配常用方法
一、介绍在机器视觉处理算法中，特征点匹配是一个重要的环节，它是指在两幅图像中找到相对应的特征点的过程。
特征点匹配的准确度会直接影响到后续的物体识别、目标跟踪、三维重建等任务的效果。
特征点匹配的算法选择和设计是至关重要的。
本文将针对机器视觉处理算法中特征点匹配常用方法进行全面评估，并提供个人观点和理解。
二、常用的特征点匹配方法1. Harris角点检测Harris角点检测是一种常用的特征点提取方法，通过计算图像的灰度变化来检测角点。
通过非极大值抑制和角点响应函数来筛选出最具代表性的角点。
2. SIFT特征匹配SIFT是一种基于局部特征的描述符，它通过在不同尺度空间和不同方向上寻找局部极值来检测图像的关键点，然后使用特征描述符进行匹配。
3. SURF特征匹配SURF是对SIFT算法的改进，它使用了快速Hessian矩阵检测关键点，并使用加速的Haar小波特征描述符进行匹配。
4. ORB特征匹配ORB是一种同时具备SIFT和SURF的优点的算法，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，具有更快的速度和更好的性能。
5. 其他方法除了上述常用的特征点匹配方法，还有基于深度学习的方法、基于颜色直方图的方法、基于形状上下文的方法等，这些方法根据具体任务和应用场景选择的灵活性更强。
三、个人观点和理解在特征点匹配的方法中，不同的算法适用于不同的场景和要求。
对于实时性要求较高的场景，可以选择ORB特征匹配算法；对于精度要求较高的场景，可以选择SIFT或SURF特征匹配算法。
结合深度学习的方法可以在特定数据集上取得更好的效果。
在实际应用中，需要根据具体情况进行选择和组合使用。
四、总结回顾特征点匹配在机器视觉处理算法中起着至关重要的作用，不同的方法都有各自的优势和局限性。
通过本文的介绍，可以看出特征点匹配算法的发展已经非常成熟，并且在不断地向着更加快速、精确以及适用于更多场景的方向发展。
对于我个人而言，特征点匹配算法的研究不仅是对图像处理技术的挑战，更是对计算机视觉领域的探索。
3dharris原理
3dharris原理3D哈里斯原理是一种用于目标检测和图像处理的方法。
它以人类的视角进行写作，使文章富有情感，并使读者感到仿佛是真人在叙述。
尽量保证文章的自然度以及流畅度，避免文章让人感觉像机器生成。
在目标检测和图像处理领域，3D哈里斯原理是一种常用的技术。
它基于哈里斯角点检测算法，通过分析图像中的像素点的灰度值和其周围像素点的灰度值的差异来判断该点是否为角点。
通过对图像中的角点进行检测和提取，可以实现目标的定位和识别。
3D哈里斯原理的核心思想是利用图像中的像素点的灰度变化来找到角点。
在图像处理过程中，我们常常需要对图像进行角点检测，以便进行图像配准、目标跟踪、物体测量等操作。
3D哈里斯原理通过计算每个像素点的灰度值和其周围像素点的灰度值之间的差异来判断该点是否为角点。
如果某个像素点的灰度值与周围像素点的灰度值相差较大，则说明该点可能是角点。
在实际应用中，我们可以将3D哈里斯原理应用于三维模型的检测和处理中。
通过对三维模型进行角点检测，可以快速准确地提取出模型的特征点，从而实现对模型的定位和识别。
例如，在三维重建领域，我们可以利用3D哈里斯原理来提取出三维点云中的角点，从而实现对三维模型的建立和重建。
除了在目标检测和图像处理领域，3D哈里斯原理还可以应用于其他领域，例如机器人导航、虚拟现实等。
在机器人导航中，我们可以利用3D哈里斯原理来检测出环境中的角点，从而实现机器人的定位和导航。
在虚拟现实中，我们可以利用3D哈里斯原理来提取出虚拟场景中的角点，从而实现虚拟场景的渲染和显示。
3D哈里斯原理是一种常用的目标检测和图像处理方法。
它以人类的视角进行写作，使文章富有情感，并使读者感到仿佛是真人在叙述。
通过对图像中的像素点的灰度值和其周围像素点的灰度值的差异进行分析，可以实现对目标的定位和识别。
同时，3D哈里斯原理还可以应用于其他领域，如机器人导航和虚拟现实。
通过对3D哈里斯原理的研究和应用，我们可以更好地理解和掌握目标检测和图像处理的技术，为实际应用提供更多的可能性。
基于角点检测的摄像机标定算法及应用
基于角点检测的摄像机标定算法及应用摄像机标定是计算机视觉中的关键任务之一，它是为了确定摄像机的内部参数（如焦距、主点位置）和外部参数（如相机的旋转和平移）以及去除图像畸变等因素，从而实现摄像机成像模型的估计与矫正。
摄像机标定通常利用一组已知空间位置的点对应的图像位置，通过求解相机参数的最优估计来实现标定。
角点检测是指在图像中找到具有明显变化的区域，通常由边缘检测器和滤波器组合构成。
常用的角点检测算法有Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等。
1.角点提取：使用角点检测算法在摄像机采集的图像中提取角点。
2.角点匹配：对于摄像机采集的多幅图像，进行角点匹配，找出对应的角点。
3.构建相机坐标系：确定空间中的特征点的坐标，形成摄像机坐标系。
4.计算内外参数：利用摄像机坐标系和对应的图像坐标，通过数学模型求解摄像机的内部参数和外部参数。
5.畸变矫正：根据求得的内部参数和外部参数，对采集图像的畸变进行校正，得到校正后的图像。
6.评估标定结果：通过误差指标等方法评估标定结果的准确性。
摄像机标定的应用非常广泛，包括机器人导航、三维重建、跟踪、姿态估计等领域。
在机器人导航中，摄像机标定可以帮助机器人准确感知周围环境，从而提高导航的准确性和稳定性。
在三维重建中，摄像机标定可以帮助恢复真实场景的三维结构信息，实现精细建模。
在跟踪中，摄像机标定可以帮助追踪算法确定物体在图像中的位置和姿态，实现精确的目标跟踪。
在姿态估计中，摄像机标定可以帮助准确测量目标物体的姿态，从而实现精确的姿态估计。
总之，基于角点检测的摄像机标定算法是计算机视觉中的重要任务之一，它可以帮助准确估计摄像机的内部参数和外部参数，去除图像畸变，从而提高计算机视觉算法的准确性和稳定性。
摄像机标定的应用范围非常广泛，包括机器人导航、三维重建、跟踪、姿态估计等领域，将对这些领域的研究和应用产生积极的影响。
harris方法
harris方法Harris方法是一种经典的计算机视觉算法，被广泛应用于图像特征提取和图像匹配问题中。
它由Harris和Stephens于1988年提出，主要用于检测图像中的角点。
本文将从原理、特点和应用三个方面介绍Harris方法。
一、原理Harris方法的核心思想是通过计算图像像素的灰度值变化来判断是否存在角点。
角点是图像中灰度值变化显著的点，通常对应着物体的边缘或角落。
Harris方法通过计算图像中每个像素点的Harris响应函数来确定角点的位置。
Harris响应函数的计算公式为：R = det(M) - k(trace(M))^2其中，M是一个2x2的矩阵，表示每个像素点附近的灰度值变化情况。
det(M)表示矩阵M的行列式，trace(M)表示M的迹，k是一个常数。
二、特点Harris方法具有以下特点：1. 不受图像旋转和尺度变化的影响，对于图像的平移和旋转具有很好的鲁棒性；2. 对于噪声和光照变化具有一定的抗干扰能力；3. 可以检测出图像中的角点，并将其与其他特征点进行区分。
三、应用Harris方法在计算机视觉领域具有广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 特征点提取：Harris方法可以用于提取图像中的角点作为特征点，用于图像配准、目标跟踪等任务。
2. 特征匹配：通过计算两幅图像中的特征点之间的距离和相似度，可以实现图像的匹配和对齐。
3. 三维重建：通过对多幅图像进行特征点提取和匹配，可以实现三维场景的重建和建模。
4. 目标检测：通过检测图像中的角点，可以实现目标的检测和识别。
总结：Harris方法是一种经典而有效的图像特征提取算法，具有鲁棒性和抗干扰能力，广泛应用于计算机视觉领域。
它通过计算图像像素的灰度值变化来检测角点，可以用于特征点提取、特征匹配、三维重建和目标检测等任务。
在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的参数和方法，以提高算法的性能和效果。
以上就是关于Harris方法的介绍，希望对读者对该方法有所了解，并能在实际应用中加以运用。
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。
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为相关窗 口内像素灰度 的均值 ， （ ，ｙ） 的取值范围为窗 １ ｘ １ １ ３ 大小 ，则定义 Ｎ Ｃ公式 Ｃ
ｌ ｒ 、 ， 一
图 １ 使 用 Ｎ Ｃ角 点 匹 配 后 结 果 Ｃ
∑ （ １ｘ ｙ ） ｕ ｗ ２ｘｙ ） ｕ） １ （ｌ １一 Ｏ（ （ｌ １一 ２ ｗ
存 在 ３个角点未得 到正确匹配 ，图 ２中通过 Ｒ ｎ ａ 去除 了误 ａｓｃ 匹，获得 了更高的正确匹配率 。
电脑 编 程 技 巧 与 维 护
法分 为差 异度量 （ Ｓ Ｄ，Ｓ Ｄ 和相似性 度量 （ Ｎ Ｃ 。 如 Ａ Ｓ） 如 Ｃ ）
Ｎ Ｃ是 ３种方法 中鲁棒 性和准确性 最高 的。所 以在文 中采用 Ｃ Ｎ Ｃ算法 对特 征点进行粗 匹配 。采用相 似测度 Ｎ Ｃ （ 一化 Ｃ Ｃ 归 互相关 ）对特征点 进行匹配 ，该 方法根 据角点邻 域像素灰 度 的相 似性来进 行匹配 。设 Ｗ１和 Ｗ２分别是 以图像 Ａ的角点
的角点彼此对应时 ，就完成了角点的初始匹配。
３２ Ｒ ｎａ 确 匹 配算 法 ． ａｓｃ精
图 ２ 使用 Ｒ ｎａ 后 结 果 ａ ｓｃ
Ｒ ｎａ 方法 旧 是一种鲁棒 性的参数估计方 法。它 的基本 ａｓｃ 思想是 ，首先根据 具体问题设计 出某种 目标 函数 ，然后通 过 反复提取 最小点集估 计该 函数 中参 数 的初 始值 ，利 用这些初 始参数值把所有 的数据分为所谓 的 “ 内点” （ ｌ ｒ，即满足 Ｉ ｉｓ ｎｅ 估计 参 数 的点 ） 和 “ 点 ” （ ｕｌ ｒ，即不满 足 估计 参数 外 Ｏ ｔｅｓ ｉ 点） ，最 后反过来 利用 所有 的 “ 内点”重新计算和估计 函数 的
Ｃ１＝ Ｙｉ一
ｃ ２＝ ｙ ２一 （ ： ３＝ Ｙ ３一
为随机抽取一对特征点不是匹配内点 的概率。 ３ 结果 比较 ． ３
Ｃｎ＝ Ｙ １ Ｘ Ｉ一
如图 １和图 ２所示 ，绿色的点代表 目标上所检测 的角点 ， 蓝色 的点 是待匹配 图像 上 的角点 ，红色连 线所连接 的点代表 匹配 的两个角点 。 在 图 １ 是经过 Ｎ Ｃ匹配之后 的角 点 ，其 中 Ｃ
错误 。所 以在计算 匹配角点偏移均值 的时候应 该剔 除掉这些
误匹配的角点 。假设 （１ ２ ３ ． ）与 （１ ２ ３ ｙ ） ｘ ，ｘ ，ｘ …－ｎ ｘ ｙ ， ， …… ｎ ｙｙ 是经过 （） （）两步骤运算后 互相 匹配的角点 。首先计算 ２、 ３
它们的偏移均值 。
ｘ＝（１ １ ＋（２ ２ ｙ 一Ｘ） ｙ 一Ｘ） ｙ 一ｘ ＋（３ ３ ＋…＋（ｎ Ｒ） ｙ —Ｘ）
图像之 间的变换模 型。 Ｎ为匹配 的特征点 对数 ， 为在变 换模型 Ｈ’下 内点在 整个 匹配特征点中所 占的比例 ，实验 中取 ９ ％。Ｌ为 随机试验 ０
在 最后 一步 中，虽然我们经过 Ｒ ｎａ ａｓｃ方法得 到了很高 的 角点匹配正 确率 ，但是 由于角点在某 些图像 的消失 ，或者是 新 的更 匹配 的角点 的出现 ，不可避免 地会导致 角点 匹配出现
目标运动特性则是在一个扩大 ２ ％目标区域 的范围内计算 。 ０ （）通过 Ｎ Ｃ方法进行角点 的初步配准。 ２ Ｃ
Ｎ Ｃ算法 可 以得到 比较 高 的正确 匹配率 ，但 是仍然存 在 Ｃ
一
些误 匹配 ，尤其 在有运动物体 出现 时。特征点 匹配 的正确
（）使用 Ｒ ｎａ 算法对 Ｎ Ｃ粗匹配 的结果 ，进行精确匹 ３ ａｓｃ Ｃ
参数 。
４ 基 于角点 的 目标 匹 配
在上面两章 中讨论 了角点 的提取 ，以及 角点的匹配 问题 。 在本 章要讨论如果 通过角点来 计算跟踪 目标 的偏 移值 ，以确 定跟踪窗 口的位置。具体步骤如下 ：
（）用 Ｈａ ｉ算子提取各帧 图像的角点 ，作为模板 的第一 １ ｒｓ ｒ 帧 图像只需要在选定的 目标 范围内计算 ，其余 图像 由于考虑到
一 ＝＝＝：：＝ ＝＝＝＝＝：： 下 ＝＝＝：＝ ＝：＝＝＝：＝： ＝＝＝＝ ＝＝＝＝ ＝＝＝＝＝
、
ｆｌ （ｌ１一 １ ∑ （ （１１ ｕ） ∑ （ ｘＹ） Ｕ） １ ｘＹ） ｚ ｗ１ ｗ２ －
Ｎ Ｃ匹配方 法去除 了低频 背景亮度信 息的干 扰 ，进行角 Ｃ 点匹配 时首先 对图像 Ａ中得任 一角点 ，寻找 在图像 Ｂ中核 它 相关性最 大 的角点 ；然后对于 图像 Ｂ中任一 角点 ，寻找在 图 像 Ａ中和它相关性最 大的角点 ，当双 向搜 寻找到最大相关性
计算 出初始化 参数值 ，然后 重新计算并 统计 内点和外点 ；而 Ｒ ｎａ ａ ｓｃ最开始是利用 部分数据作 为 内点得到初 始值 ，然 后寻 找数据集 中所有别 的内点 。一般 图像 间的变换有平移 ，旋转 ， 缩放 ，仿射 ，投影等 ，其 中，投影 变换有更 强的适应性 。因 此 ，为 了使算 法更具鲁棒 性 ，采用 透视变换作 为两 幅待拼接
配 ，减小角点的误匹配率 。
性直接影响到对 目标位置偏移的估计 ，采用 Ｒ ｎａ 算法 ［ 来 ａ ｓｃ ６ １ 消 除错 误 匹配并求 得 图像 间的最优变换 。Ｒ ｎａ ａ ｓｃ方法和 传统
（）计算匹配角 点的偏移 值均值 ，从 而确 定 目标 跟踪窗 ４
口的位 置 。
的优 化方法 的区别 在于 ：传统 的方法先 把数据点 作为 内点而
然后计算 匹配角点 的方差 ，为了快速计算直接取绝对值 。
的次数 ，满足如下关系 ：
， ＝ —— — —— —— — —— —— — —— — —— — —— — —— — 一
ｌ （ １一 Ｐ ｏｇ ）
ｌｇ １一 （ ｏ（ １一 Ｐ ） ） 其中 ， 为 Ｒ ｎａ ａ ｓｃ过程获得最 优变换模型 的概率 ，ｊ