赵　萌，温佩芝，邓　星，成　龙

(1.桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西 桂林　541004；2.桂林电子科技大学 计算机与信息安全学院,广西 桂林　541004)



一种参数自适应的Harris角点检测算法

赵萌1，温佩芝2，邓星2，成龙1

(1.桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西 桂林541004；2.桂林电子科技大学 计算机与信息安全学院,广西 桂林541004)

针对用固定高斯函数参数σ值及人为设定阈值时角点检测不准确的问题，提出一种σ自适应的Harris算法。在选定区域内设置多个σ值提取Harris预选角点，对非极大值抑制时，采用自适应阈值获得预选角点；对不同σ值生成的预选角点响应函数R采用约束准则筛选出最大值，从而提取出有效的角点，去除伪角点。实验结果表明，本算法具有较好的图像角点检测性能，能够获得更多有效角点和更少伪角点。

Harris角点检测；高斯函数参数σ；自适应；阈值

角点未有精确的数学定义，通常指图像中梯度值和梯度变化率都非常大的像素点以及图像边缘曲线曲率极大值的像素点，它能反映出图像的局部特征，在降低信息数据量的同时有效地保留了图像的重要特征[1]。因此，角点检测在目标辨识、目标跟踪、相机标定、三维测量、运动估计、图像配准与匹配等计算机视觉处理中起着至关重要的作用。目前，角点检测方法主要有2大类：

1)基于图像边缘轮廓特征的方法。此方法需要经过图像预分割、轮廓链码提取和角点检测，如基于边界曲率的角点检测[2]，基于边界小波变换的角点检测[3]以及基于边界链码的角点检测[4]。……