关于harris算子提取角点的高斯滤波问题

jx86365140

clear;
filename='F:\MATLAB7.0\work\left.jpg';
X= imread(filename);
% 读取图像
Info=imfinfo(filename);
if Info.BitDepth>8

f=rgb2gray(X);
end
%
% fx = [5 0 -5;8 0 -8;5 0 -5];
% 高斯函数一阶微分，x方向(用于改进的Harris角点提取算法)
ori_im=double(f)/255;
%unit8转化为64为双精度double64
fx = [-2 -1 0 1 2];
% x方向梯度算子(用于Harris角点提取算法)
Ix = filter2(fx,ori_im);
% x方向滤波
% fy = [5 8 5;0 0 0;-5 -8 -5];
% 高斯函数一阶微分，y方向(用于改进的Harris角点提取算法)
fy = [-2;-1;0;1;2];
% y方向梯度算子(用于Harris角点提取算法)
Iy = filter2(fy,ori_im);
% y方向滤波
Ix2 = Ix.^2;
Iy2 = Iy.^2;
Ixy = Ix.*Iy;
clear Ix;
clear Iy;

h= fspecial('gaussian',[7 7],2);
% 产生7*7的高斯窗函数，sigma=2

Ix2 = filter2(h,Ix2);
Iy2 = filter2(h,Iy2);
Ixy = filter2(h,Ixy);

height = size(ori_im,1);
width = size(ori_im,2);
result = zeros(height,width);
% 纪录角点位置，角点处值为1

R = zeros(height,width);

Rmax = 0;

% 图像中最大的R值
for i = 1:height

for j = 1:width

M = [Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)];
% 自相关矩阵

R(i,j) = det(M)-0.06*(trace(M))^2;
% 计算R

if R(i,j) > Rmax

Rmax = R(i,j);

end;

end;
end;

cnt = 0;
for i = 2:height-1

for j = 2:width-1

% 进行非极大抑制，窗口大小3*3

if R(i,j) > 0.01*Rmax && R(i,j) > R(i-1,j-1) && R(i,j) > R(i-1,j) && R(i,j) > R(i-1,j+1) && R(i,j) > R(i,j-1) && R(i,j) > R(i,j+1) && R(i,j) > R(i+1,j-1) && R(i,j) > R(i+1,j) && R(i,j) > R(i+1,j+1)

result(i,j) = 1;

cnt = cnt+1;

end;

end;
end;

[posc, posr] = find(result == 1);
cnt
% 角点个数
imshow(ori_im)
hold on;
plot(posr,posc,'r+');

上面的代码是小弟在论坛里面找到的，能实现Harris角点提取，请问大侠们：x方向梯度算子fx 为什么取[-2 -1 0 1 2]呢？在X,Y方向滤波后为什么还要进行这步处理呢
Ix2 = Ix.^2;
Iy2 = Iy.^2;
Ixy = Ix.*Iy;
最后的 M = [Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy2(i,j)]; 这个矩阵是怎么定义出来的呢？
先谢了

jx86365140

版主大侠帮忙解释下啊，怎么没人看呢。。。

jx86365140

fx = [-2 -1 0 1 2];                     % x方向梯度算子

该梯度算子用来实现X方向滤波，请问下这个梯度算子为什么定义为[-2 -1 0 1 2];

fx = [5 0 -5;8 0 -8;5 0 -5];          % x方向高斯函数一阶微分

第一个X方向梯度算子和第二个X方向高斯一阶微分又有什么区别呢？

whatman

Harris角点检测法的原理先弄懂吧，程序没有问题，方向梯度算子可以改的，取决于你所需要的滤波效果