Harris角点的检测原理与流程介绍

本篇内容介绍了“Harris角点的检测原理与流程介绍”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！1. 角点概述
角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：a. 角点可以是两个边缘的角点；b. 角点是邻域内具有两个主方向的特征点；前者往往需要对图像边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当大的难度和计算量，且一旦待检测目标局部发生变化，很可能导致操作的失败。早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法，后期有CSS等方法。基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点，避免了第一类方法存在的缺陷，此类方法主要有Moravec算子、Forstner算子、Harris算子、SUSAN算子等。这篇文章主要介绍的Harris角点检测的算法原理。2. Harris角点检测基本原理
人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如果这个特定的窗口在图像各个方向上移动时，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像的灰度发生了较大的变化，而在另一些方向上没有发生变化，那么，窗口内的图像可能就是一条直线的线段。如下图：首先，将图像窗口平移[u,v]产生灰度变化的自相关函数如下：其中窗口函数可以是平坦的，也可以是高斯的如下图：然而将平移后的式子进行泰勒展开如下：则由于是对局部微小的移动量 [u,v]，所以 可以近似得到下面忽略余项之后的表达式为一个二项式函数：又有所以，其中，M的表达式如下，可由图像的导数求得：上面我们说到，忽略余项之后的表达式为一个二项式函数，然而二项式函数的本质上就是一个椭圆函数，椭圆的扁率和尺寸是由M(x,y)的特征值1、2决定的，椭圆的方向是由M(x,y)的特征矢量决定的，如下图所示，椭圆方程为：椭圆函数特征值与图像中的角点、直线（边缘）和平面之间的关系如下图所示。共可分为三种情况：a. 图像中的直线。一个特征值大，另一个特征值小，1>2或2>1。自相关函数值在某一方向上大，在其他方向上小。b. 图像中的平面。两个特征值都小，且近似相等；自相关函数数值在各个方向上都小。c. 图像中的角点。两个特征值都大，且近似相等，自相关函数在所有方向都增大。由于我们是通过M的两个特征值的大小对图像进行分类，所以，定义角点相应函数R：其中k为经验常数，一般取k=0.04~0.06。所以，上图可以转化为：其中：• R 只与M的特征值有关• 角点：R 为大数值正数• 边缘：R 为大数值负数• 平坦区：R 为小数值在判断角点的时候，–对角点响应函数R进行阈值处理：R > threshold，提取R的局部极大值。3. 香港云主机 实例效果原图如下：Harris角点检测之后的图：“Harris角点的检测原理与流程介绍”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注开发云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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