基于Moravec兴趣算子的MATLAB图像点特征提取程序

资 源 简 介

此MATLAB项目实现了Moravec兴趣算子，用于自动检测图像中的关键点。它能计算像素点在不同方向上的灰度方差，有效识别角点与纹理特征。系统支持自定义窗口大小等参数，适用于图像处理与分析任务。

详 情 说 明

基于Moravec兴趣算子的图像点特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Moravec兴趣算子的图像点特征自动检测与提取系统。该系统能够自动处理输入的灰度图像，通过计算像素点在不同方向上的灰度方差，有效识别并定位图像中的角点与纹理特征等关键点。系统提供了可配置的参数接口，并支持对检测结果的可视化展示与统计。

功能特性

• 自动特征检测：自动读取输入图像，无需手动预处理。
• Moravec算法核心：通过计算像素点在其邻域内多个方向（如水平、垂直、对角）的灰度值方差来评估其作为特征点的可能性。
• 参数灵活配置：支持用户自定义滑动窗口的大小（如3x3, 5x5）和特征点筛选阈值，以适应不同图像和检测需求。
• 结果清晰直观：输出特征点的精确坐标，并在原图上以醒目标记（如十字或圆圈）可视化特征点位置，同时提供检测到的特征点数量统计。

使用方法

1. 准备输入：确保待处理的图像为二维灰度矩阵（uint8类型）。
2. 配置参数（可选）：根据需要调整滑动窗口大小和特征点检测阈值。若使用默认参数，可跳过此步。
3. 运行系统：执行主程序。系统将自动完成图像读取、特征点计算、筛选和可视化全过程。
4. 获取结果：程序运行后，将在命令行或指定输出中显示特征点数量统计。特征点坐标矩阵将被保存，同时生成并显示标记有特征点的可视化图像。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（推荐R2016a或更高版本）。
• 硬件要求：无特殊要求，处理高分辨率图像时建议具备足够内存。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程。它首先负责读取用户指定的灰度图像，随后调用Moravec兴趣算子算法，利用可配置的窗口尺寸计算图像中各点的兴趣值。接着，程序根据设定的阈值对初步计算出的兴趣点进行筛选，排除伪特征点，精确确定最终的特征点坐标。最后，主程序将筛选出的特征点坐标输出，并在原图像上叠加显示这些特征点的位置标记，同时生成并打印特征点数量的统计信息。