特征点提取之Harris角点提取法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了特征点提取之Harris角点提取法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 特征点提取的意义

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2.角点

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3. Harris角点检測的基本原理

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4.Harris角点检測算法的步骤

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5.Harris角点提取算法设计

<span style="font-size:18px;">function [ptx,pty] = HarrisPoints(ImgIn,threshold)
%   Harris角点提取算法  
%计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度-----------------------------------------
fx = [5 0 -5;8 0 -8;5 0 -5];  % 高斯函数一阶微分,x方向(用于改进的Harris)                   
%fx = [-2 -1 0 1 2];            % x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法)  
Ix = filter2(fx, ImgIn);      % x方向滤波  
fy = [5 8 5;0 0 0;-5 -8 -5];  % 高斯函数一阶微分,y方向(用于改进的Harris)  
%fy = [-2; -1; 0; 1; 2];        % y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法)  
Iy = filter2(fy, ImgIn);      % y方向滤波  
%构造自相关矩阵-------------------------------------------------------------
Ix2 = Ix .^ 2;  
Iy2 = Iy .^ 2;  
Ixy = Ix .* Iy;  
clear Ix;  
clear Iy;  
h= fspecial('gaussian', [7 7], 2);% 产生7*7的高斯窗函数,sigma=2  
Ix2 = filter2(h,Ix2);  
Iy2 = filter2(h,Iy2);  
Ixy = filter2(h,Ixy);  
%提取特征点----------------------------------------------------------------- 
height = size(ImgIn, 1);  
width = size(ImgIn, 2);  
result = zeros(height, width);% 纪录角点位置,角点处值为1  
R = zeros(height, width);  
Rmax = 0;  % 图像中最大的R值  
k = 0.05; %k为常系数,经验取值范围为0.04~0.06  
for i = 1 : height  
    for j = 1 : width  
        M = [Ix2(i, j) Ixy(i, j); Ixy(i, j) Iy2(i, j)];
        R(i,j) = det(M) - k * (trace(M)) ^ 2; % 计算R  
        if R(i,j) > Rmax  
            Rmax = R(i, j);  
        end;  
    end;  
end;  
T = threshold* Rmax;%固定阈值。当R(i, j)>T时,则被判定为候选角点 
%在计算完各点的值后。进行局部非极大值抑制-------------------------------------  
cnt = 0;  
for i = 2 : height-1  
    for j = 2 : width-1  
        % 进行非极大抑制。窗体大小3*3  
        if (R(i,j)>T && R(i,j)>R(i-1,j-1) && R(i,j)>R(i-1,j)&&...
            R(i,j)>R(i-1,j+1) && R(i,j)>R(i,j-1) && R(i,j)>R(i,j+1)&&...  
            R(i,j)>R(i+1,j-1) && R(i,j)>R(i+1,j) && R(i,j)>R(i+1,j+1) )  
            result(i, j) = 1;  
            cnt = cnt+1;  
        end;  
    end;  
end;  
i = 1;  
for j = 1 : height  
     for k = 1 : width  
         if result(j, k) == 1;  
                corners1(i, 1) = j;  
                corners1(i, 2) = k;  
                i = i + 1;  
         end;  
    end;  
end;  
[pty, ptx] = find(result == 1);  %row 行;column 列;
end</span>

6.实验结果展示

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7.补充阅读材料

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以上是关于特征点提取之Harris角点提取法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

C/C++实现特征点提取算法——Harris角点提取

特征提取算法——Harris角点提取

『python』计算机视觉_OpenCV3角点特征Harris提取方法

图像特征提取与描述

openCV 第四篇 角点检测图像特征图片拼接

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