MATLAB实现的Forstner算子图像特征点自动提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目基于Forstner算子开发，能够自动检测图像中的角点与圆点特征。通过计算像素Forstner响应值并结合非极大值抑制，实现特征点的精确定位，适用于计算机视觉与图像处理任务。

详 情 说 明

基于Forstner算子的图像特征点自动提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Forstner算子的图像特征点检测算法。系统能够自动识别图像中的角点和圆点特征，通过计算图像中每个像素点的Forstner响应值，采用非极大值抑制方法精确定位特征点位置。该系统适用于计算机视觉、摄影测量和图像匹配等应用场景。

功能特性

• 精确特征检测：基于Forstner算子计算图像梯度与协方差矩阵，实现高精度的角点和圆点特征检测
• 自适应阈值处理：支持用户自定义特征点响应阈值，灵活控制检测灵敏度
• 非极大值抑制：采用邻域抑制窗口精确定位特征点，避免密集区域的重复检测
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等常见图像格式输入
• 结果可视化：生成特征点标记图像和详细的检测统计报告

使用方法

基本使用

1. 准备输入图像（建议分辨率不低于512×512像素）
2. 运行主程序，系统将自动完成特征点检测
3. 查看输出的特征点坐标矩阵、响应强度向量和可视化结果

参数配置

用户可根据需要调整以下可选参数：

• 特征点响应阈值：控制特征点检测的灵敏度
• 邻域抑制窗口大小：调整非极大值抑制的邻域范围

输出结果

系统将生成以下输出内容：

• 特征点坐标矩阵（N×2数组）
• 特征点响应强度向量（N×1数组）
• 特征点标记可视化图像
• 检测统计报告（包含特征点总数、分布密度等信息）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、Forstner响应值计算、特征点定位筛选、结果可视化输出等完整流程。该文件整合了图像梯度计算、协方差矩阵分析、非极大值抑制算法等关键技术模块，为用户提供一站式的特征点检测解决方案。通过调用相应的图像处理函数和数学运算例程，完成从原始图像到特征点结果的自动化处理。