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文档简介

1、HarrisHarris角点检测角点检测2014.1.14特征特征提取提取图像特征局部特征全局特征方差.颜色直方图局部特征最初的研究是从角点开始的本质区别：特征提取的空间范围不同边缘点拐点.角点角点角点局部窗口沿各方向移动，均产生明显变化的点图像局部曲率突变的点角点检测角点检测好的角点检测算法需具备以下几点：检测出图像中“真实的角点”；准确的定位功能；很高的重复检测率（稳定性好）；具有对噪声的鲁棒性；具有较高的计算效率；Harris角点检测平坦区域：任意方向移动无灰度变化边缘：沿着边缘方向移动无灰度变化角点：沿任意方向移动灰度明显变化Harris角点检测 2,),(yxIvyuxIyxwvuE

2、yx高斯窗口(x,y)移动(u,v)后的灰度值(x,y)处的灰度值将图像窗口平移u,v产生灰度变化E(u,v)Harris角点检测22,vuOvIuIyxIvyuxIyx222,vuOvIuIyxwvuEyxyxvuIIIIIIvuvIuIyyxyxxyx222因为所以又图像在x方向的曲率图像在y方向的曲率误差项Harris角点检测vuMvuvuE,其中M是 22 矩阵，可由图像的导数求得:22,yyxyxxyxIIIIIIyxwM于是对于局部微小的移动量 u,v，可以近似得到下面的表达:对于矩阵M,将其对角化后，特征值1、2分别代表了x和y方向的灰度变化率。2100MHarris角点检测“E

3、dge” 1 221Edge 2 1Corner1 和 2 都较大且数值相当 1 2;图像窗口在所有方向上移动都产生明显灰度变化Edge1 2Flat0021如果1 和 2 都很小，图像窗口在所有方向上移动都无明显灰度变化通过M的两个特征值的大小对图像点进行分类:Harris角点检测定义角点响应函数R(k empirical constant, k = 0.04-0.06)2dettrMkMR21detM21trMHarris角点检测“Edge” 1 221EdgeR0Flat|R| smallEdgeR threshold当大于时，则定义为角点，最后对所有提取出的角点进行非极大值抑制，提取R的局部极大值。Harris角点的性质1.旋转不变性：角点响应函数 R对于图像的旋转具有不变性Harris角点的性质2.对于图像灰度的变化具有部分的不变性 只使用了图像导数 = 对于灰度平移变化不变: I I + bRx (image coordinate)阈值Rx (image coordinate) 对于图像灰度的尺度变化: I a IHarris角点的性质3.对于图像几何尺度变化不具有不变性： 边缘点角点角点总结总结vuMvuvuE,2dettrMkMR1.沿方向 u,v的平均灰度变化可以表达成以下形式：2.使用M的特征值表达图像点局部灰度变化的情况

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