**图像配准与Harris角点检测** 在计算机视觉领域，图像配准是将两幅或多幅图像在空间上对齐的过程，以便于比较、融合或分析图像信息。这一技术广泛应用于医学影像分析、遥感图像处理、视频监控等多个领域。Harris角点检测是一种经典的特征检测方法，它在图像配准中扮演着重要角色。 **Harris角点检测** Harris角点检测算法由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出，它的核心思想是通过计算图像局部区域的灰度变化来识别图像中的角点。这些点在图像平移、旋转或缩放时仍能保持不变，因此它们是稳定的特征点。 算法的基本步骤如下： 1. **计算图像的差分矩阵**：对图像进行卷积，得到图像的差分矩阵M，即图像梯度的协方差矩阵： \[ M = \begin{bmatrix} I_x^2 & I_xI_y \\ I_yI_x & I_y^2 \end{bmatrix} \] 其中，\( I_x \) 和 \( I_y \) 分别是图像在x和y方向的梯度。 2. **计算特征值与特征向量**：然后，求解差分矩阵M的特征值(\( \lambda_1 \) 和 \( \lambda_2 \))及其对应的特征向量。特征值反映了图像局部区域的灰度变化情况。 3. **应用Harris角点检测准则**：计算响应矩阵R，用于评估点是否为角点： \[ R = \lambda_1\lambda_2 - k(\lambda_1 + \lambda_2)^2 \] 其中，k是一个经验值，通常取0.04到0.06之间，以控制检测的敏感度。 4. **设定阈值**：对R进行非极大值抑制，保留超过预定阈值的点作为角点。这些点具有较大的R值，表明它们周围的梯度方向变化显著，可能是角点。 5. **去除重复点**：通过一定距离的邻域检查去除重复的角点，确保每个检测到的角点都是唯一的。 **Harris角点在图像配准中的应用** 在图像配准中，Harris角点检测可以用于找到图像的关键特征点。这些点在不同图像中具有相似的几何特性，即使在光照、角度或尺度变化下也能保持稳定。以下是Harris角点在图像配准中的具体步骤： 1. **特征匹配**：在两幅图像中分别检测出Harris角点，然后通过特征描述符（如SIFT、SURF或ORB）匹配这些角点，找到对应关系。 2. **建立变换模型**：根据匹配的角点对，可以构建一个几何变换模型，如仿射变换、透视变换或刚性变换。常见的方法有RANSAC（随机样本一致）算法，用于去除错误匹配。 3. **图像变换**：利用建立的变换模型，对原始图像进行变换，使其与目标图像对齐。 4. **优化与验证**：对配准结果进行优化，如迭代最近点（ICP）算法，以提高配准精度。同时，可以通过重新匹配角点或计算重叠区域的像素差异来验证配准质量。 **Matlab实现** 在Matlab中，可以使用内置函数`cornerHarris`来进行Harris角点检测，`matchFeatures`和`estimateGeometricTransform`等函数进行特征匹配和图像配准。这个压缩包文件“harris图像配准（matlab）”可能包含了实现上述步骤的完整代码示例，对于学习和理解图像配准以及Harris角点检测在实际应用中的工作原理非常有帮助。 Harris角点检测是图像配准中的一种关键技术，其稳定性和鲁棒性使得它在各种视觉任务中都得到了广泛应用。结合Matlab的工具和函数，可以方便地实现这一过程，为研究和开发提供便利。

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。

基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接论文，值得学习

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。

针对传统Harris角点检测算法进行改进，提出了一种基于改进Harris的图像拼接算法．首先，通过修改角点响应函数，引进8邻域比较以及圆形非极大值抑制窗口，采用NCC算法对检测出的Harris角点进行粗匹配，采用RANSAC算法剔除误匹配，最后对匹配图像进行图像融合，完成图像拼接．仿真结果表明，该算法提高了图像拼接的准确性、稳定性和鲁棒性，能够达到无缝拼接，具有优良的实用性．

基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法

在opencv基础上运用到harris 角点检测 原理，对图像的角点进行检测，里面包括调用opencv中的角点检测和自己写的函数，里面有简单的注释。