基于Moravec角点检测算法的MATLAB图像特征点识别系统

资 源 简 介

该项目实现了一个MATLAB图像处理系统，可对输入图像进行灰度化预处理，通过Moravec算法计算像素兴趣值并识别角点特征位置，为图像分析提供关键特征点检测功能。

详 情 说 明

基于Moravec角点检测算法的图像特征点识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Moravec角点检测算法的图像处理系统，能够自动识别数字图像中的角点特征。系统通过计算像素点在不同方向上的灰度变化程度来确定角点位置，并采用非极大值抑制技术优化检测结果。该系统适用于计算机视觉、图像分析和特征提取等应用场景。

功能特性

• 图像预处理：自动处理多种格式的输入图像，支持彩色图像到灰度图像的转换
• 角点检测：基于Moravec算法实现滑动窗口方差计算，准确识别角点特征
• 结果优化：应用非极大值抑制技术筛选关键点，减少误检和重复检测
• 可视化输出：在原图上直观标注检测到的角点位置
• 数据报告：提供角点坐标矩阵和检测统计报告

使用方法

基本使用

1. 准备输入图像（支持.jpg/.png/.bmp格式）
2. 运行主程序，系统将自动进行处理
3. 查看生成的角点标记图像和坐标报告

参数调整（可选）

• 窗口大小：默认3×3像素，可根据图像特征调整
• 阈值参数：系统默认自适应计算，也可手动设置阈值以控制检测灵敏度

输出结果

• 可视化图像：红色圆圈标注角点位置的标记图像
• 坐标数据：N×2数组格式的角点像素坐标矩阵
• 检测报告：包含角点数量、处理时间等统计信息

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件建议：内存4GB以上，支持处理1000×1000像素以内的图像

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、Moravec角点检测算法的完整实现、非极大值抑制处理、结果可视化显示以及检测报告生成等功能模块。该文件整合了全部关键算法，提供了完整的角点检测解决方案。