1.领域：matlab，harris角点提取以及RANSAC算法 2.内容：【含操作视频】基于harris角点提取以及RANSAC算法的图像配准和拼接matlab仿真 3.用处：用于harris角点提取以及RANSAC算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于 matlab的Harris 的角点特征检测，角点是图像中一个重要的局部特征，决定了图像中关键区域的形状，体现了图像中重要的特征信号，在目标识别、图像匹配、图像重构等方面有十分重要的意义

为了解决景象匹配导航系统中图像存在旋转误差以及遮挡问题，提出了一种基于相对点矩的SAR图像匹配算法。Harris角点提取算子结合亚像素精确定位算法可以获得高精度的特征点坐标，而Hu不变矩具有平移、旋转、缩放（RTS）不变性，结合两者优点，本文首次提出了相对点矩的概念。相对点矩同样具有RTS不变性，可以实现任意旋转角度下的图像匹配，通过选择合适的特征半径，可以抵抗一定程度的遮挡。针对粗匹配点中存在的误差匹配点，采用相似三角形原理筛选并摒弃；最后，通过最小二乘法给出最优估计值。实验结果表明，该算法满足高精度、实时性和一定的抗干扰要求。

在摄像机自标定过程中，可根据Harris的检测算法提取对角点。该算法简单有效，非常稳定。在图像旋转、灰度、噪声影响和视点变换的条件下,与其他算子相比，是最稳定的一种点特征提取算子。为了获得亚像素级的角点坐标，需要引入迭代算法进行优化。试验证明该方法可大幅度提高摄像机的标定精度。

有一篇关于harris角点检测在彩色图像中的应用论文，还有在matlab上实现的程序。

harris角点检测，python实现，基于opencv实现，非极大值抑制

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。

视频演示：http://www.bilibili996.com/Course?id=3533622000223

Harris角点检测算法讲义.ppt

Harris角点提取并精确至亚像素级,采用标准相机标定图片进行测试_使用matlab2021a或者以上版本测试