数字图像处理角点检测方法研究毕业论文

角点提取与匹配算法实验报告1 说明本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。

下面描述该实验的基本步骤:1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。

设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式：2,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w uv o X Y∂∂=-=++∂∂∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为222()/,x y x y w e σ+=；I 为图像灰度函数，略去无穷小项有：222222,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv =++=++∑（2）将,x y E 化为二次型有：,[]x yu E u v M v ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦(3)M 为实对称矩阵：2,2x y x x y x y y I I I M w I I I •⎤⎡=⎥⎢•⎢⎥⎣⎦∑ (4)通过对角化处理得到：11,200x y E R R λλ-⎛⎫= ⎪⎝⎭(5)其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。

当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。

Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到：2(,)det()(())CRF x y M k trace M =-(6)其中：det(M)表示矩阵M的行列式，trace(M)表示矩阵的迹。

基于Harris算子的灰度图像角点检测方法研究
赵慧
【期刊名称】《产业与科技论坛》
【年(卷),期】2015(000)020
【摘要】角点是图像中的一个重要特征，含有丰富的信息量，决定了图像中目标的形状。

角点对图像处理有足够的约束力，利用角点信息可有效地提高运算速度。

角点特征可应用于很多领域，例如运动估计、目标描述、图像匹配、目标跟踪等。

本文主要研究了数字图像的Harris角点检测算法。

Harris角点检测原理中角点与自相关函数的曲率特性有关，是计算像素点所在位置的梯度变化，若沿水平方向和垂直方向的绝对值都比较大，则这个像素点被判为角点。

【总页数】2页(P55-56)
【作者】赵慧
【作者单位】天津摩比斯汽车零部件有限公司
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种快速自适应的Harris角点检测方法研究 [J], 王慧勇
2.基于Harris角点检测与聚类算法的空间自旋目标干涉三维成像 [J], 梁婷;罗迎;樊昌周;张群;田泰方
3.基于K-means和Harris角点检测的麦苗识别研究 [J], 许鑫;李海洋;冯洋洋;马新明;沈帅杰;乔新昱
4.基于Harris-CPDA的角点检测算法 [J], 胡晓彤;朱博文;程晨
5.基于SIFT算法与Harris角点检测的PCB板Mark点匹配研究 [J], 李大双;徐雷;王鑫;张莉萍
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机器视觉中角点检测算法研究机器视觉中角点检测算法研究摘要：角点是图像中具有显著性质的特征点，广泛应用于图像处理、机器视觉和计算机视觉等领域。

本文对机器视觉中常用的角点检测算法进行了详细研究和分析，包括Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法、FAST角点检测算法以及SIFT特征点检测算法等。

通过对比各种算法的优缺点，并结合实际应用场景，本文探讨了角点检测算法在机器视觉中的应用情况和研究进展。

希望能为相关领域的研究人员提供一些参考和借鉴。

关键词：角点检测算法；机器视觉；Harris算法；Shi-Tomasi算法；FAST算法；SIFT算法一、引言随着计算机和图像处理技术的不断发展，计算机视觉和机器视觉成为了热门领域。

角点作为图像中的显著特征点，具有较好的鲁棒性和区分度，被广泛应用于图像匹配、目标跟踪、相机定位、物体识别等领域。

角点检测算法是机器视觉中重要的基础技术之一，研究角点检测算法对于进一步提高图像处理和计算机视觉系统的性能具有重要意义。

二、Harris角点检测算法Harris角点检测算法是最早应用于角点检测的算法之一，该算法通过计算图像灰度变化的局部自相关函数来判断图像中的角点位置。

该算法简单高效，对图像尺度和光照变化具有一定的鲁棒性，但对于图像旋转和尺度变化不具备不变性。

三、Shi-Tomasi角点检测算法Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris算法的改进，通过选择特征值较小的特征点作为角点，增强了对尺度变化和旋转的不变性。

该算法在保持检测精度的同时，减少了计算量，因此在实际应用中更加常用。

四、FAST角点检测算法FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法是一种快速的角点检测算法，通过检测局部邻域像素亮度变化特征来判断是否为角点。

该算法速度快，对于尺度、光照和旋转变化具有一定的鲁棒性。

然而，该算法对于噪声和边缘模糊的图像容易产生误判。

第25卷第2期2006年4月郑州航空工业管理学院学报(社会科学版)Journal of Zhengzhou I nstitute of Aer onautical I ndustry Manage ment (Social Science Editi on )Vol .25No .22006.4收稿日期:2006-02-10基金项目:湖北省教育厅科学技术研究基金资助项目(2004D004)作者简介:李玲玲(1973-),女,河南开封人,博士,研究方向为计算机视觉、图像处理和模式识别。

图像配准中角点检测算法的研究与比较李玲玲,李印清(郑州航空工业管理学院,河南　郑州　450015)摘　要:特征点的提取是基于点特征图像配准算法的一个关键步骤,在所有的特征点检测方法的研究中,以角点检测方法的研究最受关注。

文章对图像配准中角点检测算法进行了理论研究,并进行了对比实验和分析。

关键词:图像配准;角点检测;角点响应函数中图分类号:T9391.41 文献标识码:B 文章编号:1009-1750(2006)02-0190-03 基于点特征的图像配准方法对灰度变化有较强适应能力,能够处理图像间存在的较大未对准情况,且计算量小,因此,它在计算机视觉、目标识别、医学图像处理、遥感等领域的应用越来越广泛。

特征点的选择是基于点特征配准算法的一个关键步骤,特征点选择的成功与否对于下一步的匹配有着至关重要的影响。

角点是图像配准的一个很好特征,本文对图像配准中角点检测算法进行了理论研究与实验比较。

一、角点检测算法角点是指沿图像边缘曲线上的曲率局部极大值点,或者在一定条件下可以放宽为曲率大于一定阈值的点。

也就是说,角点是指图像上在两维空间内灰度和边缘方向变化剧烈的点,和周围的邻点有着明显差异。

目前,角点检测算法主要分为两大类:第一类是基于图像边缘的角点提取算法,第二类是直接基于图像灰度的角点检测算法。

基于图像边缘的角点检测算法的基本思想是:角点首先是一种边缘上的点,是一种特殊的边界点。

机器视觉中角点检测算法研究机器视觉中角点检测算法研究随着科技的快速发展，机器视觉技术已经渗透到我们的生活中的各个领域。

机器视觉主要是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从而实现对图像或视频的理解和认知。

在机器视觉中，角点检测是一个非常重要的技术，它可以帮助我们更好地理解图像中的特征，并进行更精确的图像处理和分析。

角点是图像中特殊的点，具有明显的方向变化。

角点检测算法的目标就是在图像中找到这些角点，以便后续的处理和分析。

角点的检测在很多应用中都起着至关重要的作用，比如在物体识别、目标追踪、图像匹配和摄像机标定等领域。

目前，角点检测算法中最常用的方法是基于灰度信息的角点检测算法。

这类算法通过对图像中的像素点进行灰度值的差异性分析，来确定角点的位置。

其中最著名的算法是哈里斯角点检测算法。

该算法通过计算图像中每个像素点的一个角点响应函数值，从而得到图像中的角点位置。

哈里斯角点检测算法的核心思想是通过计算图像中每个像素点周围区域的灰度值的变化情况，来判断该点是否为角点。

具体而言，算法通过计算每个像素点的灰度梯度和局部窗口内的灰度差异来确定角点的位置。

如果在局部窗口内存在多个方向的灰度变化，那么就判断该点为角点。

该算法对角点的检测效果非常好，但是在图像中存在噪声的情况下，效果会有所下降。

除了基于灰度信息的角点检测算法外，还有一些基于特征描述子的角点检测算法。

这类算法是基于图像中稳定的特征点来进行角点的检测。

最常用的算法是SIFT（尺度不变特征转换）算法和SURF（加速稳健特征）算法。

这些算法通过特征描述子的计算和匹配来确定图像中的角点位置。

SIFT算法通过检测不同尺度下的极值点来确定图像中的角点。

该算法先通过高斯滤波器来检测不同尺度的高斯金字塔图像，在每个尺度下计算图像的梯度和方向，然后通过极值点检测来确定角点。

SIFT算法在不同尺度下都能够进行角点的检测，具有良好的稳定性和鲁棒性。

SURF算法是一种基于SIFT算法的改进算法，它通过加速和简化SIFT算法的计算过程来实现更快速和更鲁棒的特征提取和匹配。

基于角点特征的提取算法比较研究角点特征是计算机视觉领域常用的一种特征提取方法，用于在图像中定位角点。

角点通常表示图像中明显的边缘交汇点，具有较高的灰度变化，因此在计算机视觉应用中具有重要的作用。

本文将对几种常用的角点特征提取算法进行比较研究，包括Harris角点检测算法、Shi-Tomasi角点检测算法和FAST角点检测算法。

首先，我们介绍Harris角点检测算法。

Harris角点检测算法是经典的角点检测算法之一，它通过计算图像的局部灰度变化来确定角点位置。

该算法通过计算图像窗口内像素灰度值的方差和协方差矩阵的特征值来判断是否为角点。

Harris角点检测算法对于光照变化和噪声具有一定的鲁棒性，但对于尺度和旋转变化较为敏感。

其次，Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris算法的改进，它通过选择特征值较小的角点来提高角点检测的稳定性。

Shi-Tomasi角点检测算法在计算特征值时采用了更加简洁的计算方式，大大减少了计算复杂度。

此外，该算法还引入了一个自适应阈值，可以根据角点的数量来自动调整阈值，提高了检测结果的鲁棒性。

最后，FAST角点检测算法是一种高效的角点检测算法，它通过对图像像素进行快速的比较来检测角点。

FAST算法通过比较一个像素与其周围像素的灰度值来确定是否为角点，并采用了一种快速的方式来确定角点的阈值。

FAST算法具有较高的检测速度和较好的鲁棒性，但对光照变化和噪声敏感。

对于这三种角点特征提取算法，我们可以从几个方面来比较它们的优劣。

首先是鲁棒性，即对图像中的光照变化、噪声等干扰的容忍程度。

从实验结果来看，Harris角点检测算法对于光照变化和噪声比较敏感，Shi-Tomasi角点检测算法在这方面有所改善，而FAST角点检测算法具有较好的鲁棒性。

其次是检测速度，即算法的执行时间。

从实验结果来看，FAST角点检测算法具有最快的速度，Harris和Shi-Tomasi算法速度较慢。

另外，算法的实现复杂度也是一个考虑因素，FAST算法实现相对简单，而Harris和Shi-Tomasi算法相对复杂。

图像处理中的边缘检测与角点检测随着科技的不断发展，图像处理技术越来越成熟。

图像处理的一个重要的任务是边缘检测和角点检测。

边缘检测是将图像中的边缘部分提取出来，而角点检测则是检测图像中的拐角点，这两种技术在数字图片处理、机器视觉等领域得到广泛应用。

一、边缘检测边缘是物体表面明显的变化区域，在图像中则表现为灰度变化的部分。

边缘提取在计算机视觉和图像处理领域中非常重要，它是其他一些任务的前置条件。

例如，物体检测、图像分割、目标跟踪等。

因此，边缘检测一直是图像处理中的重点研究领域之一。

边缘检测算法的基本思想是寻找图像中像素灰度变化的位置。

边缘检测的方法主要有：基于梯度的方法、基于模板的方法、基于标记的方法。

其中，基于梯度的Sobel、Roberts、Prewitt等方法是最常用的，而基于模板的Canny算法则是当前应用最广泛的边缘检测算法之一。

Canny算法的思想是利用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后利用梯度算子来计算图像的局部梯度值。

接下来，对局部梯度值进行非极大值抑制，即在局部梯度最大的位置上保留其值，其他位置取为零。

最后，利用双阈值法进行边缘判定，即在高阈值和低阈值之间的像素点判断是否是边缘点，如果是则保留，否则删除。

二、角点检测角点是图像中拐角处的点，是在像素空间中边缘交汇的点。

在数字图像处理领域，角点是一个非常重要的特征，它可以用来对图像进行匹配、跟踪、定位等。

目前，角点检测算法主要有基于差分运算的角点检测算法和基于模板匹配的角点检测算法。

其中，基于模板匹配的Harris算法是目前最常用的角点检测算法之一。

Harris算法通过对图像进行微小局部区域的卷积运算，求解局部像素的运动矢量，并检测局部区域中的像素点是否为角点。

该算法的核心思想是根据像素周围灰度值的变化程度来计算像素的协方差矩阵，并通过协方差矩阵的特征值来判断其是否为角点。

总的来说，边缘检测和角点检测在图像处理中都是非常重要的技术。

它们可以用来对图像进行目标检测、跟踪、识别等处理，为电脑提供更准确、更有效的视觉信息。

数字图像角点特征检测方法研究专业：自动化班级：2009级1班姓名：***目录引言 (3)1 研究背景与发展 (6)1.1研究背景 (6)1.2研究现状和发展概述 (6)1.3应用软件M ATLAB (7)2 角点检测概念与原理 (9)2.1角点的定义 (9)2.2角点概念及特征 (9)2.3角点检测意义 (9)2.4角点检测原理 (10)2.5角点检测技术的基本方法 (10)2.5.1 基于模板的角点检测 (10)2.5.2 基于边缘的角点检测 (11)2.5.3 基于灰度变化的角点检测 (13)3 角点算法概述 (14)3.1角点检测的标准 (14)3.2H ARRIS角点检测算子 (14)3.2.1 Harris角点检测算子流程图 (19)3.2.2 Harris角点检测算子的特点 (20)3.2.3 Harris角点检测性质 (20)3.2.4 Harris和Moravec算子角点检测实验结果 (21)3.3一种改进的H ARRIS的算法 (23)3.3.1试验结果 (24)3.4S USAN角点检测算子 (25)3.3.1 SUSAN角点检测一般步骤 (27)3.3.2 Susan角点检测算子特点 (29)3.3.3 Susan角点检测试验结果 (29)4 其他算子简介 (33)4.1小波变换算子 (33)4.2F ORSTNER算子 (33)4.3CSS角点检测算法 (35)4.4ACSS角点检测算法 (36)4.5各种角点检测算法的比较 (36)结论 (39)致谢 (41)参考文献 (42)附录1 HARRIS算法程序 (44)附录2 MORA VEC算法程序 (46)附录3 改进的HARRIS算法 (48)附录4 SUSAN算法程序 (50)本文主要研究了数字图像的角点特征检测方法，应用了Matlab软件对图像进行处理。

在计算机视觉中、机器视觉和图像处理中，特征提取都是一个重要的方向。

摘要图像配准现在已成为数字图像处理的研究热点，方法繁多，站在时代的前沿。

图像配准多采用基于图像特征点的方法，这种方法易于用计算机处理并且容易实现人机交互，其重点在于如何提取图像上的有效特征点。

对图像拼接技术的目的、意义、国内外研究现状、发展方向以及本课题研究的目的和意义进行了阐述，着重介绍了图像拼接过程的核心技术——图像配准。

阐明了现有配准方法的工作原理，并对常用的各种经典算法的优点和不足进行了比较总结。

针对基于特征的角点检测算法，详细介绍了Harris 角点检测算法。

，实现图像的角点检测、图像配准以及图像拼接，并且设计精美的图形用户界面(GUI)，以演示最后的结果。

仿真结果证明：Harris算子具有较好的抗干扰能力，实现算法简单，易于编程，实现图像拼接具有较高的稳定性和鲁棒性，而且在图像存在灰度变化、旋转以及噪声等情况下，可以对特征点进行较好的提取，使角点检测的误检率低并且匹配效率高。

关键词：图像拼接技术；图像配准；Harris角点检测算法；MATLABAbstractImage registration is now a research focus in the digital image processing, has many kinds of methods, and keeping pace with the times. Image registration is based on the method of image feature points. This method is easy to use computer to handle and easy to realize human-machine interaction, and the focus is to how to extract image of characteristic points on effective.Elaborating image mosaicing technique for the purpose, significance, the domestic and foreign research present situation, development direction and the subject of the purpose and significance of the study, introducing the core technology of the image matching processing--Image the existing registration method working principles, comparing and summaring advantages and disadvantages of all kinds of commonly used classical algorithms. Based on characteristics of the corner detection algorithm, introducing the Harris corner detection algorithm in detail. Use of MATLAB software programming, realize image corner detection, image registration and image mosaicing, and elegant design graphical user interface (GUI), to demonstrate the final results.The simulation results prove that: Harris operator has a better adaptability, algorithm is simple and easy to program, realize image mosaicing with high stability and robustness,extract feature points well in the image with gray-scale changing, rotate existing noise and so on,and make corner detection by low mistake examining rate and high efficiency matching.Key words：Image mosaicing technique；Image registration；Harris corner detection algorithm；MATLAB目录第1章概述 (1)图像拼接技术的定义和目的 (1)图像拼接的意义 (1)图像拼接的现状及发展动向 (1)图像拼接的流程 (2)本设计的研究目的及意义 (2)第2章角点检测及MATLAB实现 (2)角点定义 (3)常用角点检测的算法 (3)常用角点检测算法比较 (6)Harris角点检测的MATLAB实现 (7)本章小结 (8)第3章图像配准与拼接算法研究 (9)图像配准的方法 (9)图像配准的原理 (11)图像配准的MATLAB实现 (11)图像拼接的原理 (12)图像拼接的MATLAB实现 (12)本章小结 (13)第4章图像拼接技术的GUI设计 (14)MATLAB的主要功能 (14)GUI界面定义 (15)可视化图形用户界面设计 (16)图像拼接的GUI设计实现 (19)本章小结 (20)结论 (21)参考文献 (22)致谢 .............................................................................................. 错误!未定义书签。

角点检测技术综述张功国(1．重庆邮电大学重庆400065；2．重庆信科设计有限公司重庆400065)摘要：角点是图像的重要特征，对图像处理和分析有很重要的作用。

本文对现有的图像角点检测方法进行了分析，并对其涉及到的关键问题进行了总结，为进一步的研究提供参考。

关键词：图像处理局部特征角点检测中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007—9416(2013)04—0157—01 1引言在计算机视觉和机器视觉中，图像的角点特征是非常重要的一个特征，它可以使图像的信息数据量大幅降低，提高有效信息的比率，大幅降低图像处理的运算量，在图像匹配、目标识别以及目标跟踪和运动检测中有重要的作用“1。

因此，分析研究角点检测技术具有重要的研究意义和实用价值。

本文对现有的角点检测方法进行了综述，并对相关的算法进行了分析和总结。

2角点检测方法一般来讲，角点就是图像上某个方面特别突出的点。

但是在计算机视觉和机器视觉中，不同的角点定义，就会有不一样的角点检测算法，通过计算，就会得到不一样的检测结果。

一般地，角点检测方法大致可分为两种：基于边缘的角点检测算法及基于灰度的角点检测算法。

2.1基于边缘的角点检测算法基于边缘的角点检测算法需要对图像进行分割和边缘提取，而边缘检测是计算机视觉处理中比较重要的内容之一，由于角点是多条边缘线的交点，所以基于边缘的角点检测算法对图像分割和边缘提取的效果有较高的约束，且其处理过程也比较复杂。

这类算法的代表方法有基于B样条的角点检测方法，基于Freeman链码的角点检测方法以及基于小波变换的角点检测方法。

2.1.1基于B样条的角点检测方法G．Medioni等人在前人研究基础上提出了一种基于B样条的角点检测的算法口1。

该算法通过用B样条来表示图像分割之后链码所表示的边界，然后在这个基础上进行角点的提取。

该类方法对前期的图像分割依赖性很大，而图像分割本身就是一个很复杂的工作，这样检测算法的复杂性就被加大了，并且图像分割中的错误很容易影响角点检测的结果。

基于角点检测的图像处理方法研究摘要：本文主要研究了图像的角点检测方法，在计算机视觉中，机器视觉和图像处理后总，特征提取都是一个重要的方向。

而角点又是图像的一个重要局部特征，它决定了图像中目标的形状，因此在图像匹配，目标描述与识别及运动估计，目标跟踪等领域，角点提取都具有重要的意义。

角点的信息含量很高，可以对图像处理提供足够的约束，减少运算量，极大地提高运算速度。

角点检测问题是图像处理领域的一个基础问题,是低层次图像处理的一个重要方法。

角点检测的目的是为了匹配，而匹配的效率取决于角点的数量。

Harris角点检测原理是对于一副图像，角点于自相关函数的曲率特性有关，自相关函数描述了局部局部图像灰度的变化程度。

在角点处，图像窗口的偏移将造成自相关函数（图像灰度的平均变化）的显著变化。

harris算子是一种简单的点特征提取算子，这种算子受信号处理中自相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵M。

M阵的特征值是自相关函数的一个阶曲率，如果两个曲率值都高，那么久认为该点是特征点。

关键词：角点，角点检测，Harris角点ABSTRACTThis paper studies the image of the corner detection methods in computer vision, machine vision and image processing general, feature extraction is an important direction. The corner is an important local feature image, which determines the shape of the target image, so the image matching, object description and recognition and motion estimation, target tracking and other fields, corner detection are of great significance. Corner of the information content is high, image processing can provide sufficient constraints to reduce the amount of computation greatly improve the processing speed. Corner detection is a basic image processing problems, low-level image processing is an important way. Corner detection is designed to match the efficiency of the matching depends on the number of corners。

基于数字图像的角度提取Andrew Fratpietro M. John D. HayesDepartment of Mechanical & Aerospace Engineering, Carleton University1125 Colonel By Drive, Ottawa, ON, Canada, K1S 5B61.引言人在提取图像信息的过程中仅仅只用几毫秒。

人的头脑是条件反射或者忽略基于旁边相关的任务的图像信息。

计算图像行数的任务不需要图像每行的颜色信息。

确定图像中直线方向的任务不需要知道每行的长度。

这是一个人的直觉的例子。

当计算机是为仿效这种直觉为目的而实施时，从图像中提取信息的过程必须被分解成一组可以针对手头任务的算法。

对提取的数字图像信息处理是指对图像的处理。

在处理中使用到的相关算法来自图像处理工具的库，这个数字图像处理工具箱的某些算法可以选择，并且可以用来提取数字图像的具体信息。

这个项目的长期目标是在这个文件中概述设计和数字图像处理库的工具箱的应用，这个工具箱用于特定机器人校准处理。

该校准过程需要从包含多个直线的数字图像中提取线性方程组。

开发这个库的一个短期副产品，这个库是关于数字图像处理的角度测量系统的几个算法应用。

利用这种低成本的解决方案，行与行之间独立于真实大小的被测线段的相对方向。

作为一个实际的例子，这个系统是应用于一个涡轮叶片的Z型部分的角度测量。

2.设备和设定角度测量系统使用352x288像素分辨率的相机来产生数字图像。

该相机可以在100美元以下购买。

被拍摄的物体放在一个平面上，闪烁的使用标准为60瓦，家居灯放在距离物体1-2英尺处。

该相机可以放在距离物体6英寸上面，目的是线性化任何角度测量的差积向量。

某些三维物体可能面向这样一个有差积的测量角度，并且差积不在垂直方向的。

一组示例图像可以在图1中看到。

这些图像包含一系列由系统测量的行集：一对正交，一对任意角度。

基于角点检测的图像处理方法研究摘要：本文主要研究了图像的角点检测方法，在计算机视觉中，机器视觉和图像处理后总，特征提取都是一个重要的方向。

而角点又是图像的一个重要局部特征，它决定了图像中目标的形状，因此在图像匹配，目标描述与识别及运动估计，目标跟踪等领域，角点提取都具有重要的意义。

角点的信息含量很高，可以对图像处理提供足够的约束，减少运算量，极大地提高运算速度。

角点检测问题是图像处理领域的一个基础问题,是低层次图像处理的一个重要方法。

角点检测的目的是为了匹配，而匹配的效率取决于角点的数量。

Harris角点检测原理是对于一副图像，角点于自相关函数的曲率特性有关，自相关函数描述了局部局部图像灰度的变化程度。

在角点处，图像窗口的偏移将造成自相关函数（图像灰度的平均变化）的显著变化。

harris算子是一种简单的点特征提取算子，这种算子受信号处理中自相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵M。

M阵的特征值是自相关函数的一个阶曲率，如果两个曲率值都高，那么久认为该点是特征点。

关键词：角点，角点检测，Harris角点ABSTRACTThis paper studies the image of the corner detection methods in computer vision, machine vision and image processing general, feature extraction is an important direction. The corner is an important local feature image, which determines the shape of the target image, so the image matching, object description and recognition and motion estimation, target tracking and other fields, corner detection are of great significance. Corner of the information content is high, image processing can provide sufficient constraints to reduce the amount of computation greatly improve the processing speed. Corner detection is a basic image processing problems, low-level image processing is an important way. Corner detection is designed to match the efficiency of the matching depends on the number of corners。

・４０・（总２１２）角点检测技术研究及进展文覃编号ｌｌ００３—５８５０（２０１０）０３—００４０－０５角点检测技术研究及进展ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＰｒｏｇｒｅｓｓｉｎＣｏｒｎｅｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎ朱玉艳尚振宏康燕妮来沛剑尚晋霞（昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明６５００５１）【摘要】角点是图像的重要局部特征，在图像配准、图像理解及模式识别等领域中，角点检测具有十分重要的意义。

对角点检测的各种方法进行了分析、比较，给出了性能评价标准。

最后，分析了该领域现存的问题、最新研究动态及发展方向。

【关键词】角点检测，特征提取，性能评价中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：ＡＡＢＳＴＲＡＣＴＣｏｒｎｅｒｉｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｏｃａｌｆｅａｔｕｒｅｏｆｉｍａｇｅｓ．Ｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｍａｎｙｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔａｓｋｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．ｉｍａｇｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇａｎｄｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｅｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄ．ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗａｓｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ．ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ．１ａｔｅｓｔｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｓｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．ＫＥＹＷＯＲＤＳｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ特征提取在计算机视觉、图像处理和机器视觉中一直是一个重要方向，而角点作为图像的一个重要特征，长期以来备受研究者关注，也取得了很多研究成果。

一般认为角点是二维图像亮度变化最剧烈或图像边缘曲线上曲率值最大的像素点，能很好地被区分出来。