基于Harris角点检测算法的MATLAB图像特征识别系统

资 源 简 介

本项目完整实现了Harris角点检测算法，包含图像灰度化、高斯滤波预处理、Sobel算子梯度计算和结构张量构建等核心模块。系统能够有效识别图像中的特征角点，为计算机视觉应用提供基础支持。

详 情 说 明

基于Harris角点检测算法的图像特征点识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Harris角点检测系统，通过经典的计算机视觉算法自动识别图像中的角点特征。系统基于图像梯度计算与结构张量分析，采用Harris角点响应函数进行特征点判别，并通过非极大值抑制优化检测结果。该系统适用于图像处理、计算机视觉和模式识别等相关领域的特征提取任务。

功能特性

• 完整的处理流程：实现从图像预处理到角点可视化的全流程处理
• 多格式图像支持：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式的输入
• 灵活的参数配置：可调节高斯滤波核大小、角点响应阈值k值、非极大值抑制窗口大小等关键参数
• 全面的输出结果：提供角点坐标矩阵、角点响应图、可视化结果图和检测统计信息
• 鲁棒的预处理：包含灰度化、高斯滤波等预处理操作，提升检测稳定性

使用方法

1. 准备输入图像：将待检测的图像文件放置在指定目录
2. 参数设置：根据需求调整算法参数（可选）
3. 运行检测：执行主程序开始角点检测
4. 查看结果：系统将输出角点坐标、响应图和可视化标记结果

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功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含了图像读取与格式验证、预处理操作（灰度转换与高斯平滑）、梯度场计算、结构张量构建、角点响应值求解、非极大值抑制处理、结果可视化展示以及检测统计信息输出等完整功能模块，实现了从原始图像输入到最终角点标记输出的自动化处理链条。