Harris角点提取算法·Chris Harris 和Mike Stephens在H.Moravec算法的基础上发展的自相关矩阵的角点提取算法g2gxgyM=w.Qg;gxg,(x2+y2) / α2Wx,yI = det(M)- k tr?(M)k = 0.04Window function w(x, y) =Gaussian
Harris 角点提取算法 • Chris Harris 和 Mike Stephens在H.Moravec算法的基 础上发展的自相关矩阵的角点提取算法 0.04 det( ) ( ) 2 = = − k I M k t r M 2 2 2 ( ) / , x y x y w e + = • • = 2 2 , x y y x x y x y g g g g g g M w
Harris角点提取算法计算步骤确定一个nXn窗口，求得在x，y方向的梯度gx，gy1)2)对梯度值进行高斯滤波，高斯模板的取0.30.9；3)根据公式计算强度值M4)选取局部极值点，在窗口内取最大值
Harris 角点提取算法计算步骤 1) 确定一个n×n窗口，求得在x，y方向的梯度gx，gy 2) 对梯度值进行高斯滤波，高斯模板的取0.3~0.9; 3) 根据公式计算强度值M; 4) 选取局部极值点，在窗口内取最大值
点特征提取(1)计算影像一阶梯度：可以用一阶高斯导数模板分别在行方向和列方向进行卷积得到。xA1V2一阶梯度计算18
点特征提取 18 (1)计算影像一阶梯度: 可以用一阶高斯导数模板分别在行方向和列方向进行卷积得到。 一阶梯度计算
点特征提取(2)计算灰度梯度矩阵的三分量Ix2,Ixly,JyIxly大灰度梯度矩阵计算19
点特征提取 19 (2)计算灰度梯度矩阵的三分量 灰度梯度矩阵计算 2 2 Ix IxIy Iy ,
点特征提取(3)灰度梯度矩阵高斯滤波AG(o)*IyG(0)*IxG(o)*xly灰度梯度矩阵滤波20
点特征提取 20 (3)灰度梯度矩阵高斯滤波 灰度梯度矩阵滤波