优化的Harris角点检测算法的MATLAB实现
%%%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
t=20;
%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)<Image(i,j)+t
nlike=nlike+1;
end
if Image(i-1,j)>Image(i,j)-t && Image(i-1,j)<Image(i,j)+t
nlike=nlike+1;
end
if Image(i-1,j+1)>Image(i,j)-t && Image(i-1,j+1)<Image(i,j)+t
nlike=nlike+1;
end
if Image(i,j-1)>Image(i,j)-t && Image(i,j-1)<Image(i,j)+t
nlike=nlike+1;
end
if Image(i,j+1)>Image(i,j)-t && Image(i,j+1)<Image(i,j)+t
nlike=nlike+1;
end
if Image(i+1,j-1)>Image(i,j)-t && Image(i+1,j-1)<Image(i,j)+t
nlike=nlike+1;
end
if Image(i+1,j)>Image(i,j)-t && Image(i+1,j)<Image(i,j)+t
nlike=nlike+1;
end
if Image(i+1,j+1)>Image(i,j)-t && Image(i+1,j+1)<Image(i,j)+t
nlike=nlike+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;
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)
count=count+1;%这个是角点，count加1
else % 如果当前位置（i,j）不是角点，则在Corner(i,j)中删除对该候选角点的记录
Corner(i,j) = 0;
end;
end;
end;
end;
% disp('角点个数');
% disp(count)
figure,imshow(Image); % display Intensity Image
hold on;
% toc(t1)
for i=boundary:nrow-boundary+1
for j=boundary:ncol-boundary+1
column_ave=0;
row_ave=0;
k=0;
if Corner(i,j)==1
for x=i-3:i+3 %7*7邻域
for y=j-3:j+3
if Corner(x,y)==1
% 用算数平均数作为角点坐标，如果改用几何平均数求点的平均坐标，对角点的提取意义不大
row_ave=row_ave+x;
column_ave=column_ave+y;
k=k+1;
end
end
end
end
if k>0 %周围不止一个角点
plot( column_ave/k,row_ave/k ,'g.');
end
end;
end;
end