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。

图形处理中的局部特征提取。利用的是MATLAB

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。

Matlab 视频采集 图像类型转换 角点检测（附：样本视频）

完整的sift角点提取算法，加详细注释，包括7个核心函数。直接运行do_sift即可。

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。

matlab匹配滤波代码basic_vision_corner_matching matlab for Harris角点匹配示例代码。 包括一个中值流过滤器，用于过滤掉错误的匹配项：Delaunay triangulaiton用于查找最近的邻居，任何匹配项都需要2个与其相似的支持匹配项才能被认为是一个很好的匹配项。 比RANSAC更有效。

针对传统核相关滤波器(KCF)无法处理严重遮挡及光照变化等问题, 提出一种结合快速角点检测与双向光流法的长期KCF跟踪算法。首先利用KCF跟踪器在目标位置上提取融合方向梯度直方图特征、颜色属性特征和灰度特征的多通道特征, 计算输出响应图并得到所跟踪目标的峰值旁瓣比(PSR), 然后通过比较PSR与经验阈值来判断目标是否被遮挡; 当目标出现遮挡时, 在快速角点检测的角点基础上利用双向光流法重新检测下一帧目标位置, 并采用一种新模板更新策略来应对严重遮挡。与其他算法进行对比实验, 验证了本文算法对处理遮挡和光照变化具有高效性及稳健性。