MATLAB实现的Harris角点检测图像特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了经典的Harris角点检测算法，通过图像预处理、角点响应计算和非极大值抑制模块，自动识别并标记灰度图像中的特征角点，输出可视化结果，适用于图像分析与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于Harris角点检测算法的图像特征点提取系统

项目介绍

本项目实现了经典的Harris角点检测算法，能够自动识别并标记图像中的角点特征。系统通过图像预处理、角点响应计算、非极大值抑制和可视化标记等完整流程，对输入的灰度图像进行特征点分析，输出准确的角点检测结果和直观的可视化图像。

功能特性

• 完整的检测流程：包含图像梯度计算、协方差矩阵构建、Harris响应函数计算等核心算法
• 参数可配置：支持角点检测阈值、高斯滤波器参数、非极大值抑制窗口大小等关键参数调节
• 多格式支持：兼容.jpg、.png、.bmp等常见图像格式
• 丰富的输出结果：提供角点坐标矩阵、响应强度值、可视化标记图像和统计信息
• 鲁棒性强：适用于任意尺寸的二维灰度图像矩阵

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路径，确保为灰度图像（uint8类型，0-255范围）
2. 参数设置：根据需求调整检测阈值、高斯滤波参数和非极大值抑制窗口大小
3. 执行检测：运行主程序启动角点检测流程
4. 获取结果：系统将输出：

- 角点坐标矩阵（N×2） - 角点响应强度向量（N×1） - 带有红色角点标记的可视化图像 - 角点数量、平均响应强度等统计信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了整套角点检测系统的核心功能，包括图像读取与预处理、梯度计算、协方差矩阵构建、Harris响应值计算、非极大值抑制处理和结果可视化输出。该文件实现了从图像输入到角点标记的完整流水线操作，提供了参数配置接口并生成多种形式的检测结果。