matlab代码：Harris角点特征提取

资 源 简 介

matlab代码：Harris角点特征提取

详 情 说 明

Harris角点检测是一种经典的计算机视觉算法，用于在图像中寻找具有显著变化的角点特征。其核心思想是通过分析像素点周围窗口内的灰度变化情况来判断该点是否为角点。

算法实现主要分为四个关键步骤：首先计算图像中每个像素点在x和y方向上的梯度，这反映了图像亮度的局部变化强度。接着利用这些梯度值构造自相关矩阵，该矩阵描述了窗口内各个方向的灰度变化情况。然后通过计算自相关矩阵的特征值来评估该点的角点响应值，当两个特征值都较大时，表明该点在多个方向都有明显变化，很可能是一个角点。

在得到所有点的响应值后，算法执行局部非极大值抑制处理，这是为了消除邻近区域的重复检测。具体做法是在每个点的邻域内只保留响应值最大的点，这样可以确保检测到的角点分布均匀且具有代表性。最后根据设定的阈值筛选出最终的角点特征。

Harris角点检测的优势在于它对旋转和光照变化具有一定的鲁棒性，并且计算效率较高。在特征匹配、图像配准和目标跟踪等视觉任务中都有广泛应用。