基于Harris角点检测与自适应NMS的MATLAB角点定位系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一套完整的Harris角点检测系统，通过自适应阈值优化的非最大值抑制策略，显著提升角点检测的准确性和稳定性。系统包含图像预处理、Harris响应计算和角点可视化等模块，适用于图像配准与目标识别等应用。

详 情 说 明

基于Harris角点检测与非最大值抑制的自适应角点定位系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的Harris角点检测系统，重点优化了非最大值抑制（NMS）环节，通过自适应阈值策略显著提升了角点检测的准确性与稳定性。系统包含图像预处理、Harris响应计算、角点筛选与可视化等完整流程，适用于图像匹配、目标跟踪等多种计算机视觉应用场景。

功能特性

• 完整的Harris角点检测流程：实现梯度计算、结构张量构建、角点响应函数计算等核心算法
• 自适应非最大值抑制：采用局部窗口极值筛选结合动态阈值调节策略，有效避免角点聚集现象
• 图像预处理优化：集成高斯滤波处理，平滑噪声的同时保证梯度计算的准确性
• 参数可配置：支持自定义高斯滤波器尺寸与方差、NMS窗口大小、自适应阈值比例因子
• 多格式图像支持：兼容.jpg/.png/.bmp等常见图像格式，自动转换为double类型处理

使用方法

1. 准备输入图像：将待检测的灰度图像放置在指定路径
2. 参数设置：根据需求调整以下可选参数：

- 高斯滤波器尺寸与方差 - 非最大值抑制窗口大小 - 自适应阈值比例因子

1. 运行系统：执行主程序开始角点检测
2. 获取输出结果：

- 角点坐标矩阵（N×2数组） - 角点响应强度图 - 角点可视化标记图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括图像读取与格式转换、高斯滤波预处理、图像梯度计算、Harris结构张量构建、角点响应值计算、自适应非最大值抑制处理、角点坐标提取与筛选、结果可视化展示以及数据输出等完整处理流程。该文件通过模块化设计实现了从图像输入到角点标记输出的自动化处理链路。