algorithm - 实现 Harris 角点检测器

Question

我正在为教育目的实现哈里斯角检测器，但我被困在哈里斯响应部分。基本上，我正在做的是:

1. 计算 x 和 y 方向的图像强度梯度
2. (1)的模糊输出
3. 计算 Harris 对 (2) 输出的响应
4. 在 3x3 邻域和阈值输出中抑制 (3) 输出中的非最大值

1 和 2 似乎工作正常；但是，作为哈里斯响应，我得到的值非常小，而且没有一点达到阈值。输入是标准的户外摄影。

[...]
[Ix, Iy] = intensityGradients(img);
g = fspecial('gaussian');
Ix = imfilter(Ix, g);
Iy = imfilter(Iy, g);
H = harrisResponse(Ix, Iy);
[...]

function K = harrisResponse(Ix, Iy)
    max = 0;
    [sy, sx] = size(Ix);
    K = zeros(sy, sx);
    for i = 1:sx,
        for j = 1:sy,
            H = [Ix(j,i) * Ix(j,i), Ix(j,i) * Iy(j,i)
                Ix(j,i) * Iy(j,i), Iy(j,i) * Iy(j,i)];
            K(j,i) = det(H) / trace(H);
            if K(j,i) > max,
                max = K(j,i);
            end
        end
    end
    max
end

对于示例图片，最大值最终为 6.4163e-018，这似乎太低了。

Answer 1

Harris 角点检测中的角点被定义为“区域中的最高值像素”(通常为 3X3 或 5x5)，因此您关于没有意义的评论达到了“阈值”对我来说似乎很奇怪。只需收集其周围 5x5 邻域中具有比所有其他像素更高值的所有像素。

除此之外: 我不是 100% 确定，但我认为你应该:

K(j,i) = det(H) - lambda*(trace(H)^2) 其中 lambda 是适用于您的情况的正常数(Harris 建议值为 0.04)。

一般而言，过滤输入的唯一明智时刻是在此之前:

[Ix, Iy] = intensityGradients(img);

过滤 Ix2、Iy2 和 Ixy 对我来说意义不大。

此外，我认为您的示例代码在这里是错误的(函数 harrisResponse 是否有两个或三个输入变量？):

H = harrisResponse(Ix2, Ixy, Iy2);
[...]

function K = harrisResponse(Ix, Iy)