Matlab图像处理学习笔记（五）：Harris角点检测
本文将从Harries角点检测的原理出发，讲述怎么用matlab一步步实现Harris角点检测算法。
matlab可以用corner直接调用Harris角点检测算法，但为了学习如何提取特征点，本文用matlab将其实现，纯粹出于学习目的。由于harris角点特征点相对比较简单，容易实现，这位学习别的特征点检测打下基础。程序中出现的定常数均采用Matlab中corner实现该算法时的默认值。
在实现的过程中，主要是参考了Chris Harris & Mike Stephens在1988年发表的那篇文章A COMBINED CORNER AND EDGE DETECTOR。
本文一部分图像及公式来源于百度文库的一篇PPT：Harris角点检测，可自行检索获得。
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本文涉及到的知识点如下：
1、高斯卷积。
2、Harris角点检测。
程序设计流程如下：
1、先将论文涉及该算法的主要部分给出截图：
设计程序时，首先要完成论文的这一部分，计算出A、B、C。
2、运用高斯窗对其进行滤波。
高斯函数如下：
用matlab生成一个高斯卷积核的方法：
h=fspecial('gaussian',[5 1],1.5);
w=h*h';
3、遍历图像的每一点，求其M矩阵，并计算出R（之后用于判断是否是角点）。
M矩阵为：
R的计算方法为：
4、判断是否是角点。
如果R大于0且大于Q*RMax，则认为它是角点，RMax为R的最大值，Q为一个常数系数。
5、对角点进行筛选。只有在8邻域内是最大值的店才会被认为是角点。
下面给出源代码：
%function:
% Harris角点检测
%注意：
% matlab自带的corner函数即可实现harris角点检测。但考虑到harris角点的经典性，本程序将其实现，纯粹出于学习目的，了解特征点检测的方法。
% 其中所有参数均与matlab默认保持一致
%referrence：
% Chris Harris & Mike Stephens，A COMBINED CORNER AND EDGE DETECTOR
%date:2015-1-11
%author:chenyanan
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%清空变量，读取图像
clear;close all
src= imread('images/girl.jpg');
gray=rgb2gray(src);
gray = im2double(gray);
%缩放图像，减少运算时间
gray = imresize(gray, 0.2);
%计算X方向和Y方向的梯度及其平方
X=imfilter(gray,[-1 0 1]);
X2=X.^2;
Y=imfilter(gray,[-1 0 1]');
Y2=Y.^2;
XY=X.*Y;
%生成高斯卷积核，对X2、Y2、XY进行平滑
h=fspecial('gaussian',[5 1],1.5);
w=h*h';
A=imfilter(X2,w);
B=imfilter(Y2,w);
C=imfilter(XY,w);
%k一般取值0.04-0.06
k=0.04;
RMax=0;
size=size(gray);
height=size(1);
width=size(2);
R=zeros(height,width);
for h=1:height
for w=1:width
%计算M矩阵
M=[A(h,w) C(h,w);C(h,w) B(h,w)];
%计算R用于判断是否是边缘
R(h,w)=det(M) - k*(trace(M))^2;
%获得R的最大值，之后用于确定判断角点的阈值
if(R(h,w)>RMax)
RMax=R(h,w);
end
end
end
%用Q*RMax作为阈值，判断一个点是不是角点
Q=0.01;
R_corner=(R>=(Q*RMax)).*R;
%寻找3x3邻域内的最大值，只有一个交点在8邻域内是该邻域的最大点时，才认为该点是角点
fun = @(x) max(x(:));
R_localMax = nlfilter(R,[3 3],fun);
%寻找既满足角点阈值，又在其8邻域内是最大值点的点作为角点
%注意：需要剔除边缘点
[row,col]=find(R_localMax(2:height-1,2:width-1)==R_corner(2:height-1,2:width-1));
%绘制提取到的角点
figure('name','Result');
subplot(1,2,1),imshow(gray),title('my-Harris'),
hold on
plot(col,row, 'b*'),
hold off
%用matlab自带的edge函数提取Harris角点，对比效果
C = corner(gray);
subplot(1,2,2),imshow(gray),title('matlab-conner'),
hold on
plot(C(:,1), C(:,2), 'r*');
hold off
下面给出本程序运行效果与matlab的corner运行效果的对比图：
测试文件你可以仔细选取，或者在之前发布的博客中找到。
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