Harris角点检测matlab代码

  • 格式:doc
  • 大小:29.00 KB
  • 文档页数:5

下载文档原格式

  / 11
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

Harris角点检测代码

%%%Prewitt Operator Corner Detection.m

%%%时间优化--相邻像素用取差的方法

%%

clear;

for nfigure=1:6

t=input('input your figure’s name(including its extern name):','s');

% t1 = tic; %测算时间

FileInfo = imfinfo(t); % 保存图像的所有信息

Image = imread(t); % 读取图像

% 转为灰度值图像(Intensity Image)

if(strcmp('truecolor',FileInfo.ColorType) == 1) %转为灰度值图像

Image = im2uint8(rgb2gray(Image));

end

dx = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; %dx:横向Prewitt差分模版

Ix2 = filter2(dx,Image).^2;

Iy2 = filter2(dx',Image).^2;

Ixy = filter2(dx,Image).*filter2(dx',Image);

%生成9*9高斯窗口。窗口越大,探测到的角点越少。

h= fspecial('gaussian',9,2);

A = filter2(h,Ix2); % 用高斯窗口差分Ix2得到A

B = filter2(h,Iy2);

C = filter2(h,Ixy);

nrow = size(Image,1);

ncol = size(Image,2);

Corner = zeros(nrow,ncol); %矩阵Corner用来保存候选角点位置,初值全零,值为1的点是角点

%真正的角点在137和138行由(row_ave,column_ave)得到

%参数t:点(i,j)八邻域的“相似度”参数,只有中心点与邻域其他八个点的像素值之差在

%(-t,+t)之间,才确认它们为相似点,相似点不在候选角点之列

%我并没有全部检测图像每个点,而是除去了边界上boundary个像素,%因为我们感兴趣的角点并不出现在边界上

boundary=8;

for i=boundary:nrow-boundary+1

for j=boundary:ncol-boundary+1

nlike=0; %相似点个数

if Image(i-1,j-1)>Image(i,j)-t && Image(i-1,j-1)

end

if Image(i-1,j)>Image(i,j)-t && Image(i-1,j)

nlike=nlike+1;

end

if Image(i-1,j+1)>Image(i,j)-t && Image(i-1,j+1)

end

if Image(i,j-1)>Image(i,j)-t && Image(i,j-1)

nlike=nlike+1;

end

if Image(i,j+1)>Image(i,j)-t && Image(i,j+1)

end

if Image(i+1,j-1)>Image(i,j)-t && Image(i+1,j-1)

end

if Image(i+1,j)>Image(i,j)-t && Image(i+1,j)

end

if Image(i+1,j+1)>Image(i,j)-t && Image(i+1,j+1)

end

if nlike>=2 && nlike<=6

Corner(i,j)=1;%如果周围有0,1,7,8个相似与中心的(i,j)

%那(i,j)就不是角点,所以,直接忽略

end;

end;

CRF = zeros(nrow,ncol); % CRF用来保存角点响应函数值,初值全零

CRFmax = 0; % 图像中角点响应函数的最大值,作阈值之用

t=0.05;

% 计算CRF

%工程上常用CRF(i,j) =det(M)/trace(M)计算CRF,那么此时应该将下面第105行的%比例系数t设置大一些,t=0.1对采集的这几幅图像来说是一个比较合理的经验值for i = boundary:nrow-boundary+1

for j = boundary:ncol-boundary+1

if Corner(i,j)==1 %只关注候选点

M = [A(i,j) C(i,j);

C(i,j) B(i,j)];

CRF(i,j) = det(M)-t*(trace(M))^2;

if CRF(i,j) > CRFmax

CRFmax = CRF(i,j);

end;

end

end;

end;

%CRFmax

count = 0; % 用来记录角点的个数

t=0.01;

% 下面通过一个3*3的窗口来判断当前位置是否为角点

for i = boundary:nrow-boundary+1

for j = boundary:ncol-boundary+1

if Corner(i,j)==1 %只关注候选点的八邻域

if CRF(i,j) > t*CRFmax && CRF(i,j) >CRF(i-1,j-1) ......

&& CRF(i,j) > CRF(i-1,j) && CRF(i,j) > CRF(i-1,j+1) ......

&& CRF(i,j) > CRF(i,j-1) && CRF(i,j) > CRF(i,j+1) ......

&& CRF(i,j) > CRF(i+1,j-1) && CRF(i,j) > CRF(i+1,j)......

&& CRF(i,j) > CRF(i+1,j+1)