基于Harris角点检测算法的MATLAB图像特征点提取实现

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现了Harris角点检测算法，能够自动从灰度图像中识别并定位关键角点。通过计算图像梯度、构建自相关矩阵和角点响应函数，结合非极大值抑制技术，确保特征点的准确提取和稳定性。

详 情 说 明

基于Harris角点检测算法的图像特征点提取

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了经典的Harris角点检测算法，能够自动识别并定位灰度图像中的角点特征。通过计算图像梯度、构建自相关矩阵、求解角点响应函数，并结合非极大值抑制技术筛选稳定的特征点。项目提供直观的结果可视化和数据导出功能，适用于图像处理、计算机视觉等领域的特征提取任务。

功能特性

• 完整的Harris算法流程：包含图像梯度计算、高斯滤波、自相关矩阵构建、角点响应函数计算等完整步骤
• 可调节参数：支持自定义高斯滤波器标准差、角点响应阈值和非极大值抑制窗口大小
• 多格式图像支持：可处理JPG、PNG、BMP等常见格式的灰度图像
• 可视化输出：在原图上用红色十字标记角点位置，直观展示检测结果
• 数据导出功能：生成包含角点坐标的数据矩阵（N×2格式）
• 响应强度分析：可选显示角点响应强度分布图，便于算法效果分析

使用方法

1. 准备待处理的灰度图像文件
2. 运行主程序，根据提示选择图像文件
3. 根据需要调整算法参数（可选）
4. 程序自动执行角点检测并显示结果
5. 查看标记角点的输出图像和角点坐标数据

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱

文件说明

主程序集成了完整的Harris角点检测流程，实现了图像读取与预处理、梯度计算、角点响应值求解、特征点筛选与定位、结果可视化展示以及检测数据导出等核心功能。程序通过参数化设计支持关键算法参数的灵活调整，确保检测效果的可控性和适应性。