MATLAB实现的Harris角点检测与标记系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现Harris角点检测算法，通过图像灰度化、高斯滤波预处理，计算梯度及Harris矩阵，精确定位并标记角点。适用于图像特征提取与计算机视觉任务，代码清晰高效，便于二次开发。

详 情 说 明

基于Harris算子的图像角点检测与标记系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Harris角点检测算法的图像特征点识别与标记系统。系统能够自动检测图像中的角点特征，并在原图上直观标记出角点位置，同时输出角点坐标数据，为图像匹配、三维重建等计算机视觉任务提供基础数据支持。

功能特性

• 完整的Harris角点检测流程：实现从图像预处理到角点标记的全流程处理
• 多参数可调：支持调整角点检测阈值、高斯滤波参数和非极大值抑制窗口大小
• 多格式图像支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式的彩色和灰度图像
• 可视化结果输出：生成带角点标记的可视化图像，直观展示检测效果
• 数据导出功能：输出角点坐标列表和检测统计信息，便于后续分析使用

使用方法

1. 准备待检测的图像文件
2. 运行主程序，根据需要调整检测参数：

- 角点响应阈值：控制角点检测的敏感度 - 高斯滤波核大小：影响噪声消除程度 - 非极大值抑制窗口：控制角点定位精度

1. 系统将自动处理并显示以下结果：

- 原始图像与角点标记结果的对比图 - 检测到的角点坐标列表（N×2矩阵） - 角点数量统计和响应值分布信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、梯度计算、Harris矩阵构建、角点响应函数计算、非极大值抑制处理、角点可视化标记以及结果数据输出等一系列完整处理流程，为用户提供一站式的角点检测解决方案。