matlab编程实现Harris角点检测算法
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img=imread('Lena.bmp');
[m,n]=size(img);
tmp=zeros(m+2,n+2);
tmp(2:m+1,2:n+1)=img; %扩展图像边缘1个像素
Ix=zeros(m+2,n+2); Iy=zeros(m+2,n+2);
Ix(:,2:n+1)=tmp(:,3:n+2)-tmp(:,1:n); % x方向上的差分
Iy(2:m+1,:)=tmp(3:m+2,:)-tmp(1:m,:); % y方向上的差分
Ix2=Ix(2:m+1,2:n+1).^2;
Iy2=Iy(2:m+1,2:n+1).^2;
Ixy=Ix(2:m+1,2:n+1).*Iy(2:m+1,2:n+1);
h=fspecial('gaussian',[7 7],2); %生成高斯滤波器，消弱噪声的影响
Ix2=filter2(h,Ix2); %滤波
Iy2=filter2(h,Iy2);
Ixy=filter2(h,Ixy);
R=zeros(m,n);
for i=1:m
for j=1:n
M=[Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; %构造Hessian矩阵
R(i,j)=det(M)-0.06*(trace(M))^2; %角点判定公式
end
end
Rmax=max(max(R));
loc=[]; %记录角点位置
tmp(2:m+1,2:n+1)=R; %扩展图像边缘1个像素
for i=2:m+1
for j=2:n+1
if tmp(i,j)>0.01*Rmax %要求矩阵R中的每个元素值大于0.01倍的最大值
sq=tmp(i-1:i+1,j-1:j+1);
sq=reshape(sq,1,9);
sq=[sq(1:4),sq(6:9)];
if tmp(i,j)>sq %局部非极大值抑制
loc=[loc;[j-1,i-1]];
end
end
end
end
%以下代码显示获取的Harris角点
X=loc(:,1);
Y=loc(:,2);
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原图')
subplot(1,2,2);
imshow(img); title('角点检测')
hold on
plot(X,Y,'*','color','g');
hold off
