MATLAB实现的Harris角点检测算法

资 源 简 介

本MATLAB项目自主实现了经典的Harris角点检测算法，可自动识别图像中的角点特征。通过滑动窗口计算局部灰度变化，结合特征值分析精确定位角点，并提供可调节参数接口，便于定制化使用。

详 情 说 明

Harris角点检测算法 - MATLAB自主实现

项目介绍

本项目是基于MATLAB自主实现的经典Harris角点检测算法。该算法能够自动识别图像中的角点特征，通过分析图像局部区域的灰度变化情况，实现对角点位置的精确检测与定位。项目提供了完整的算法实现和可视化功能，适用于图像处理、计算机视觉等领域的研究和应用。

功能特性

• 完整的Harris算法实现：包含图像梯度计算、结构张量构建、角点响应函数计算等核心步骤
• 参数可调节接口：支持高斯滤波器标准差、角点响应阈值、非极大值抑制窗口大小等关键参数的自定义设置
• 多格式图像支持：兼容常见的图像格式（jpg、png、bmp等），支持灰度图像和彩色图像输入
• 丰富的输出结果：提供角点坐标矩阵、角点响应图、可视化标记图像以及检测统计信息
• 直观的可视化显示：在原图上用醒目标记点突出显示检测到的角点位置

使用方法

1. 准备输入图像：将待检测图像放置于指定目录或提供完整路径
2. 设置检测参数：根据图像特性调整高斯滤波器参数、角点响应阈值等
3. 运行检测程序：执行主程序开始角点检测分析
4. 查看输出结果：获取角点坐标数据、响应强度图和可视化标记图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了Harris角点检测的完整流程，包括图像读取与预处理、梯度计算与结构张量构建、角点响应函数计算与分析、非极大值抑制与阈值筛选处理、结果可视化与数据输出等核心功能模块，提供了完整的参数配置接口和结果展示能力。