Harris角点检测在列车滑动监测系统中的应用
列举三种角点检测的方法及其原理。
列举三种角点检测的方法及其原理。
当涉及角点检测时，有几种常见的方法：
1. Harris角点检测方法：
Harris角点检测是一种基于局部区域的方法，它通过计算图像
中每个像素周围区域的灰度变化来检测角点。
该方法使用特征值来
判断像素点是否为角点，当特征值较大时，说明该点周围存在角点。
Harris角点检测方法具有较好的旋转不变性和光照不变性，因此在
图像配准和目标跟踪中得到广泛应用。
2. Shi-Tomasi角点检测方法：
Shi-Tomasi角点检测是对Harris角点检测方法的改进，它使
用了Harris检测方法中的特征值，但是对特征值的选取进行了改进，提出了一个自适应的角点检测算法。
Shi-Tomasi方法在选择角点时
使用了一个自适应的阈值，相比于Harris方法，它能够更好地选择
稳定的角点。
3. FAST角点检测方法：
FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测
方法是一种基于像素灰度值的快速检测方法。
它通过比较像素点周
围的像素值来判断是否为角点，具有较快的速度和较高的检测性能。
FAST方法通过比较像素点周围的像素值和中心像素值的大小来判断
是否为角点，从而实现了快速的角点检测。
这些角点检测方法在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，它们在目标跟踪、图像配准、三维重建等方面发挥着重要作用。
每种方法都有其独特的优势和适用场景，可以根据具体的应用需求
选择合适的角点检测方法。
harris角点检测算法的原理
harris角点检测算法的原理宝子！今天咱来唠唠这个超有趣的Harris角点检测算法的原理呀。
你看啊，在图像里呢，角点可是很特别的存在。
就像是人群里那个特别出众的帅哥或者美女，一眼就能被瞅见。
角点不是那种平平无奇的点哦。
比如说在一个方形的图像里，四个角就是很典型的角点。
那这个Harris角点检测算法呢，就像是一个超级侦探，专门去把这些角点给找出来。
想象一下，这个算法是怎么看待图像的呢？它把图像看成是一个充满变化的小世界。
对于图像中的每个小区域，算法会去研究这个区域周围的像素是怎么变化的。
就好比你站在一个小广场上，看看周围的人是怎么分布的，是均匀散开呢，还是有某个方向特别密集或者稀疏。
这个算法有个很关键的东西叫自相关函数。
这函数就像是一个小魔法棒，它会去计算每个小区域在不同方向上的像素变化情况。
如果在某个点的周围，不管你朝哪个方向去看，像素的变化都很明显，那这个点就很有可能是角点啦。
比如说，你在一个十字街头，不管你是看南北方向的街道，还是东西方向的街道，周围的景色（也就是像素）变化都很大，那这个十字路口就像是图像里的角点一样。
那这个算法具体是怎么操作的呢？它会先建立一个小的窗口，就像拿着一个小放大镜在图像上到处看。
这个窗口会在图像上滑动，每到一个地方，就开始计算这个地方的自相关函数。
这个计算过程呢，其实就是在看这个小窗口里的像素和周围像素的关系。
如果这个关系在各个方向上都很独特，那就有可能是角点啦。
你知道吗，这个算法还会用到矩阵呢。
不过别被矩阵吓到，它就像是一个小账本，记录着这个小区域像素变化的各种信息。
比如说，矩阵会告诉你这个区域在水平方向和垂直方向上像素变化的快慢呀之类的。
如果这个矩阵的特征值有某种特殊的情况，那就说明这个点很可能是角点。
就好像是这个小账本上的某些数字组合起来，就指向了这个特别的角点。
而且哦，这个Harris角点检测算法还有个很贴心的地方。
它不是那种很死板的算法，它会根据不同的图像特点去调整自己的判断标准。
基于改进Harris算法的角点检测
测 主要 应用 的两种 方法 。
ｆ ｎ ｔｏ ｆｔ ｅ Ｈａ ｒｓ ｃ ｒ ｅ ｅ ｅ ｔ ｎ ｓ ｏ ｌ ｅ ｏ ｔ ｉｅ ． Ｓ ｃ ｎ ｌ ， ｔ ｅ ｔ － ｓ ｓ ａ ｅ ｄ ｆ ｅ ｈ ｃ ｐ ｆ ｎ ｎ ｍａ ｉ ｕ ｃ ｉｎ ｏ ｈ ｒ ｉ ｏ ｎ ｒ ｄ ｔ ｃｉ ｈ ｕ ｄ ｂ ｂ ａ ｎ ｄ ｏ ｅ ｏ ｄ ｙ ｈ ｗｏ ｍａ ｋ ｒ ｅ ｉ ｄ ｔ ｅ ｓ ｏ ｅ ｏ ｏ － ｘ ｍａ ｎ
总第 ２ ９ ５ 期 ２１ 年第 ５ ０１ 期
计算机与数字工程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉａ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｇ ｏ ｕｅ ｇｔ ｌ ｇｎ ｅｉ ｎ
Ｖｏ． ９ Ｎｏ ５ １３ ．
１２ ４
基 于 改进 Ｈａｒｓ 法 的 角 点 检 测 ｒｉ 算
房 超 王小鹏 牛云鹏 王 超
（ 州交 通 大学 电 子与 信 息 工 程 学 院 兰 兰 州 ７ ０ ７ ） ３０ ０
摘
要
提 出 了一 种 改 进 的 Ｈａｒ 角 点 检 测 方 法 。该 方 法 在 Ｈａｒ 角 点 检 测 求 得 角 点 响应 函 数 后 ， 用 双 掩 膜 来 定 ｒｉ ｓ ｒｉ ｓ 利
义进行非极大值抑制的局部范围 ， 结合 Ｋ均值 聚类方法进行非极大值抑制 ， 若像素点 的角点响应 函数值 满足预设角点 判定 条件 ， 则将该像素点定义为 角点 。实验结果表 明， 该方 法无需进行 阈值选择 ， 高了角点检测精度 。 提
harris方法
harris方法Harris方法是一种经典的计算机视觉算法，被广泛应用于图像特征提取和图像匹配问题中。
它由Harris和Stephens于1988年提出，主要用于检测图像中的角点。
本文将从原理、特点和应用三个方面介绍Harris方法。
一、原理Harris方法的核心思想是通过计算图像像素的灰度值变化来判断是否存在角点。
角点是图像中灰度值变化显著的点，通常对应着物体的边缘或角落。
Harris方法通过计算图像中每个像素点的Harris响应函数来确定角点的位置。
Harris响应函数的计算公式为：R = det(M) - k(trace(M))^2其中，M是一个2x2的矩阵，表示每个像素点附近的灰度值变化情况。
det(M)表示矩阵M的行列式，trace(M)表示M的迹，k是一个常数。
二、特点Harris方法具有以下特点：1. 不受图像旋转和尺度变化的影响，对于图像的平移和旋转具有很好的鲁棒性；2. 对于噪声和光照变化具有一定的抗干扰能力；3. 可以检测出图像中的角点，并将其与其他特征点进行区分。
三、应用Harris方法在计算机视觉领域具有广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 特征点提取：Harris方法可以用于提取图像中的角点作为特征点，用于图像配准、目标跟踪等任务。
2. 特征匹配：通过计算两幅图像中的特征点之间的距离和相似度，可以实现图像的匹配和对齐。
3. 三维重建：通过对多幅图像进行特征点提取和匹配，可以实现三维场景的重建和建模。
4. 目标检测：通过检测图像中的角点，可以实现目标的检测和识别。
总结：Harris方法是一种经典而有效的图像特征提取算法，具有鲁棒性和抗干扰能力，广泛应用于计算机视觉领域。
它通过计算图像像素的灰度值变化来检测角点，可以用于特征点提取、特征匹配、三维重建和目标检测等任务。
在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的参数和方法，以提高算法的性能和效果。
以上就是关于Harris方法的介绍，希望对读者对该方法有所了解，并能在实际应用中加以运用。
harris角点检测阈值
harris角点检测阈值
Harris角点检测是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的角点。
在Harris角点检测中，阈值的选择对于最终的检测结果至关重要。
阈值的设定可以影响检测到的角点数量和质量，因此需要根据具体的应用场景来进行选择。
首先，阈值的选择应该考虑到图像的特性，包括图像的噪声水平、对比度以及所需的角点数量。
较高的阈值可以过滤掉一些较弱的角点，从而得到更可靠的结果，但可能会丢失一些重要的角点信息；而较低的阈值可能会导致检测到大量的噪声点或者非角点，从而影响最终的结果。
其次，阈值的选择也应该结合算法的参数和具体的应用需求。
一般来说，可以通过实验和调参的方式来确定一个合适的阈值，或者根据具体的应用场景来进行调整。
此外，也可以考虑使用自适应阈值的方法，根据局部像素的特性来动态调整阈值，从而更好地适应不同的图像情况。
另外，还可以考虑使用多尺度的Harris角点检测方法，通过在不同尺度下进行检测和阈值的选择，从而得到更全面和准确的角点
检测结果。
总之，Harris角点检测的阈值选择需要综合考虑图像特性、算法参数和应用需求，通过实验和调参来确定合适的阈值，或者采用自适应阈值的方法来动态调整阈值，以获得更好的检测结果。
计算机视觉中的角点提取与描述技术
计算机视觉中的角点提取与描述技术角点是指在图像或视觉场景中具有明显变化或特征的位置。
在计算机视觉中，角点提取与描述技术是一种重要的图像处理方法，用于检测和描述图像中的角点。
本文将介绍计算机视觉中的角点提取与描述技术的原理、方法和应用。
一、角点提取技术的原理和方法1. Harris角点检测算法Harris角点检测算法是最早的角点检测算法之一。
它基于图像灰度在不同方向上的变化，通过计算像素点周围的灰度变化来判断是否为角点。
该算法通过计算图像中每个像素的梯度矩阵，再计算矩阵的特征值来判断是否为角点。
2. Shi-Tomasi角点检测算法Shi-Tomasi角点检测算法是对Harris算法的改进。
它使用了特征值的最小值来判断像素是否为角点，相比于Harris算法更稳定且具有更好的鲁棒性。
该算法计算了图像中每个像素的特征点得分，然后选择得分最高的像素作为角点。
3. FAST角点检测算法FAST角点检测算法是一种高效的角点检测算法。
它通过比较周围像素的灰度值来检测角点。
该算法快速地选择候选角点并进行特征点检测，具有较快的速度和较好的鲁棒性。
4. 角点描述算法角点的描述是指将检测到的角点进行特征描述，以便后续的匹配和识别。
常用的角点描述算法包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等。
二、角点提取与描述技术的应用1. 物体识别与跟踪角点提取与描述技术在物体识别与跟踪中发挥了重要作用。
通过提取图像中的角点，并进行描述和匹配，可以实现对物体的识别和跟踪。
例如，在机器人导航中，可以利用角点提取与描述技术来实现对环境中的障碍物进行识别和跟踪。
2. 图像配准与拼接在图像拼接和图像配准中，角点提取与描述技术也是关键的步骤。
通过提取图像中的角点，并进行特征描述和匹配，可以对多幅图像进行配准和拼接。
Harris角点检测原理及实现
Harris⾓点检测原理及实现为便于理解，先简要介绍⾓点的概念和⾓点检测背景1 背景⾓点检测⼤致可分为三类：基于灰度图的⾓点检测、基于⼆值化图像的⾓点检测和基于轮廓曲线的⾓点检测。
Harris属于基于灰度图的⾓点检测。
2 Harris特征原理2.1 概述Harris⾓点检测根据窗⼝向多个⽅向，通过判断窗⼝内像素值有⽆明显变化判断有⽆⾓点。
如下图： 第⼀幅图像中，窗⼝内像素值⽆明显变化，⽆⾓点。
第⼆幅图像中，窗⼝⽔平移动时有明显变化，⽆⾓点。
第三幅图中，窗⼝多个⽅向移动时有明显变化，有⾓点。
Harris⾓点检测可分为三步：梯度计算、响应值计算、⾓点提取。
下⾯按步骤介绍。
2.2梯度计算： 对图像中的任意⼀像素点I（x,y），进⾏⾃相关平移w(x+Δx、y+Δy)得到⾃相关函数： c(x,y,Δx,Δy) = ∑w h(x,y)(I(x,y)-I(x+Δx,y+Δy))2 其中 ∑w表⽰窗⼝内的点，h(x,y)表⽰加权函数，加权函数可根据⾃⼰需要进⾏修改（通过修改源代码）。
由泰勒可得： I(x+Δx,y+Δy) = I(x,y)+ΔxI x(x,y)+ΔyI y(x,y)+p ≈I(x,y)+ΔxI x(x,y)+ΔyI y(x,y)代⼊⾃相关函数可得（加权函数暂时忽略）： c(x,y,Δx,Δy) = ∑w(I(x,y)-I(x+Δx,y+Δy))2 ≈ ∑w((ΔxI x(x,y))2+2ΔxΔyI x(x,y)I y(x,y)+(ΔyI y(x,y))2) 将上公式⽤图表⽰如下： 其中，u和v分别表⽰Δx和Δy，w(x,y)表⽰加权函数。
Harris算法是通过判断像素值是否在多个⽅向上有明显变化可转换为为是否在x和y⽅向上像素值均有明显变化，再转换为Ix或Iy的变化，再转换为M矩阵的特征值λ1,λ2的变化，如下图：2.3响应值计算：上⾯计算不易于通过编程实现，Harris通过定义⾓点响应函数R的⽅式，⽤于表⽰⼀个⾓点的Harris响应值：trace表⽰为矩阵的迹，det为矩阵的⾏列式（矩阵的迹：主对⾓线上的值相加即所有特征值的和），k为经验常数，⼀般取0.04~0.06。
控制点检测方法
控制点检测方法一、引言控制点检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，其目的是在图像或视频中准确定位和识别出特定的控制点。
控制点通常是一些具有明确特征的点，可以用于图像配准、三维重建、姿态估计等应用中。
本文将介绍几种常用的控制点检测方法，并对其原理和应用进行详细阐述。
二、特征点检测特征点检测是控制点检测的基础，它通过寻找图像中具有独特性质的像素点，用于表示图像的特定区域。
常见的特征点包括角点、边缘点、斑点等。
特征点检测的目标是找出具有鲁棒性和区分度的特征点，以便后续的匹配和跟踪。
1. Harris角点检测Harris角点检测是一种常用的特征点检测方法，它通过计算图像中每个像素点的角点响应函数，来判断该点是否为角点。
角点响应函数基于像素点的局部灰度变化和邻域窗口的自相关矩阵，通过计算特征值来判断角点的存在与否。
Harris角点检测方法具有简单、快速和鲁棒性好的特点，广泛应用于图像配准、目标跟踪等领域。
2. SIFT特征点检测尺度不变特征变换（SIFT）是一种基于局部图像特征的检测方法，它通过在不同尺度空间中寻找极值点，并提取出具有独特性质的SIFT描述子。
SIFT特征点检测方法具有旋转不变性和尺度不变性的优点，适用于大尺度和小尺度的图像配准和匹配任务。
三、控制点匹配控制点匹配是将两幅或多幅图像中的特征点进行对应的过程，目的是找到它们之间的几何关系。
控制点匹配可以通过特征描述子的相似性度量来实现，常用的方法包括最近邻匹配、RANSAC算法等。
1. 最近邻匹配最近邻匹配是一种简单直观的匹配方法，它将一个特征点与另一幅图像中最相似的特征点进行匹配。
匹配的相似性度量通常使用欧氏距离或汉明距离。
最近邻匹配方法简单易实现，但对于存在噪声和遮挡的情况，容易产生错误的匹配。
2. RANSAC算法RANSAC（Random Sample Consensus）算法是一种鲁棒的参数估计方法，常用于控制点匹配中的模型拟合。
它通过随机选择一组数据样本，计算模型参数，并统计符合模型的样本数目。
Harris角点检测算法的实现及应用效果分析
．
２ ６
淮 南 师 范 学 院 学 报
第 １ ３卷
（ 向） ｘ方 和模 板 Ｗ （ 向 ） 图像 上 移 动 ， ｖ方 在 并在 每 个 位 置计 算 对应 中心像 素 的梯度 值 ． 到 ｘ方 向 和 得 ｖ方 向的两 幅梯 度图像 。计算 每个 像素 位置对 应 的 Ｘ 方 向和 ｙ方 向梯度 的乘 积 ， 到 １幅新 的图像 。３ 得 幅 图像 中 的每 个 像素 对 应 的 属性 值 分 别 代表 Ｉ Ｉ ，
『］
㈩
【 稿 日期 】 ０ １０ － ３ 收 ２ １－ ６ ２ 【 金 项 目】 陵 学 院 自然科 学 研 究 项 目 （０ ７ｌｙｊ０ ）高 校 省 级 自然 科 学 研 究项 目（ Ｊ０ ９ ０ Ｚ ０ ９ 基 铜 ２ ０ ｔ ｋ０ １ ； ｘ Ｋ ２ ０ Ｂ１５ ２ ０ ）
【 作者简介】叶增 炉（９ ２ ） 男 ， １７ 一 ， 安徽太湖人， 陵学 院数 学与计算机科学 系淮 南 师 范 学 院 学 报
Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｏ Ｕ Ｉ Ａ Ｏ ＭＡ Ｎ Ｖ Ｒ ＩＹ Ｏ Ｒ Ａ Ｆ Ｈ Ａ Ｎ Ｎ Ｎ Ｒ ＬＵ Ｉ Ｅ ＳＴ
Ｎ ｏ．５ ， ２０１１
第 １ ３卷 （ 第 ６ 总 ９期 ）
Ｇｅ ｅ ａ ．６ ｎ ｒ ｌ Ｎｏ ９，Ｖｏ ． ３ １１
［ ２
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（） ４
不受摄 像 机姿态 及光 照 的影 响翻 。
卷积 ：
（ ＝ Ｏ ， ： ｏ ， ）Ｇ ）Ｇ （ Ｇ ） （ ： ｏ Ｈ ｒｉ角 点检 测算 法 基本 原 理 描述 如 下 ： 立 ａｒ ｓ 建
按 此方 法求 出 的角点数 量很 多 。 了减少 匹 配 为 计 算量 ． 以对 想要获 得 的角点数 量进行 限制 。 限 可 制 方 法是 确定 一个 阈值 ．仅 仅选 取 Ｃ Ｆ值 大 于这 Ｒ 个 阈值 的点 作 为角点 。 这个 阈值 根据需 要 的检 点数 量 来确 定 其 中 Ｉ ＇ 是 亮 度 值 ， （，） ， 这里 用 灰 度 表 示 ； 为 ２ ａｒ Ｈ ｒｓ角点 检测算 法 的实现 ｉ 图像 Ｉ 的 方 向的 梯度 ； 为 Ｙ方 向 的梯 度 。通 过 ｈ ｒ ｓ 点检测算 法 的具体 编程步 骤 ： ａｒ 角 ｉ 分析 上面 矩 阵可 以看 出如 果在 一 点上 矩 阵 Ｍ 的 两 （ ） 灰 度 图像 Ｉ 每 一 点 ， 算 其 在 ｘ和 Ｙ １对 的 计 个 特征 值很 大 ． 在该 点 向任 意方 向上 的一个 很 小 则 方 向上 的一 阶 导数 ， 以及二 者的乘 积 。 体操 作时 ， 具 的移动 都会 引起 灰度 值 的较大 变化 。 也就说 明该 这 采 取 类 似卷 积 的方式 ， 分别 使用 （） 中 的模 板 ｗ ５式 Ｉ
计算机视觉实验报告-Harris角点检测
1实验目的Harris角点检测阅读代码，为代码添加备注，即大致描述每一部分代码分别实现的什么功能SIFT关键点检测及特征匹配调试代码，根据代码进一步掌握算法相关步骤2实验过程2.1Harris角点检测实验图片所用代码import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__":# 1. 读取图像文件img = cv2.imread('corner.png')gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray = np.float32(gray)# 2. Harris角点检测dst = cv2.cornerHarris(gray, 5, 5, 0.04)dst = cv2.dilate(dst, None) # 膨胀，非极大值抑制thres = 0.01 * dst.max()finalImg = img.copy()finalImg[dst > thres] = [255, 0, 0]imgs = [img, finalImg]titles = ['Raw', 'Corner']for i in range(2):plt.subplot(1, 2, i + 1)plt.imshow(imgs[i], 'gray')plt.title(titles[i])plt.xticks([]), plt.yticks([])# 3. 显示结果plt.show()实验效果代码分析及现象算法基本思想是使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。
harris角点检测算法 题目
harris角点检测算法题目Harris角点检测算法是一种用于检测图像中角点的算法。
角点是图像中具有明显方向变化的地方，通常对应于场景中的边缘或拐点。
Harris角点检测算法具有较好的抗噪声性能和稳健性，因此在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛应用。
题目：Harris角点检测算法的实现与应用一、问题描述Harris角点检测算法是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的角点检测算法。
该算法通过分析图像局部区域的灰度变化来确定角点位置，具有较好的稳定性和准确性。
本题目要求实现Harris角点检测算法，并探讨其在图像处理和计算机视觉领域的应用。
二、实现步骤1. 导入必要的库和模块，包括NumPy、OpenCV等。
2. 读取待处理的图像，并将其转换为灰度图像。
3. 定义Harris角点检测函数，包括计算图像中每个像素点的Harris响应值和确定角点位置等步骤。
4. 对灰度图像中的每个像素点应用Harris角点检测函数，得到每个像素点的Harris响应值。
5. 根据Harris响应值的大小，确定角点位置，并将其标记在图像上。
6. 可选：对检测到的角点进行可视化展示，以便更好地理解角点位置和分布情况。
三、应用示例1. 特征匹配：利用Harris角点检测算法检测两幅图像中的相似区域，通过特征匹配实现图像拼接、目标跟踪等功能。
2. 运动估计：利用Harris角点检测算法提取视频序列中的关键帧，通过对关键帧中角点的运动轨迹分析，估计视频中物体的运动轨迹和方向。
3. 3D重建：结合Harris角点检测算法和立体视觉技术，从多视角图像中提取角点信息，通过立体匹配和三维重建技术，重建出场景的三维结构。
4. 目标识别：利用Harris角点检测算法提取图像中的角点特征，结合分类器对目标进行识别和分类，如人脸识别、手势识别等。
5. 增强现实：通过Harris角点检测算法确定图像中的特征点位置，将虚拟物体与实际场景中的特征点进行配准，实现增强现实的效果。
harris的应用场景
Harris的应用场景Harris是一种常用的角点检测算法，被广泛应用于计算机图像处理和计算机视觉领域。
以下是Harris算法在不同领域的应用场景：1. 特征提取与匹配Harris算法可以用于提取图像中的角点特征，这些角点通常包含了图像中的重要信息，比如物体边缘、拐角等。
通过在图像中检测并描述这些角点，可以实现图像分类、目标跟踪、拼接和识别等任务。
此外，在计算机视觉中，角点匹配也是非常重要的一环，Harris算法能够帮助实现特征点的匹配，用于目标定位、图像配准和三维重建等领域。
2. 相机标定与姿态估计Harris算法在相机标定和姿态估计中也有重要应用。
通过检测图像中的角点，可以帮助确定摄像机的内外参数，从而实现相机的准确标定。
此外，角点特征还可以用于估计物体或场景的姿态，比如计算物体的旋转、平移等变换信息，用于增强现实、三维重建和机器人导航等领域。
3. 图像拼接与全景生成利用Harris算法检测图像中的角点特征，可以实现图像拼接和全景生成。
首先，在每幅图像中提取角点特征，然后通过匹配这些特征点，确定它们之间的对应关系，最后利用相机的变换关系将多幅图像拼接成一个全景图像。
这一技术在虚拟现实、摄影合成和地图制作等方面有广泛应用。
4. 运动跟踪与目标检测Harris算法可以用于运动跟踪和目标检测。
通过检测图像中的角点特征，可以跟踪目标物体在连续帧图像中的运动轨迹，实现视频中的物体跟踪。
此外，Harris 算法还可用于目标检测，通过提取角点特征并与模板进行匹配，可以实现目标的检测定位，应用于视频监控、自动驾驶和人机交互等领域。
5. 图像压缩与编码Harris算法在图像压缩和编码中也有所应用。
角点特征是图像中的重要信息，通过提取和编码这些角点，可以实现对图像的高效压缩和传输，减小存储空间和带宽的需求，在无损和有损压缩中都有广泛应用。
以上只是Harris算法的一些典型应用场景，随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，Harris算法将进一步拓展其应用范围，并在更多领域展现出强大的潜力。
特征点检测算法
特征点检测算法特征点检测算法是计算机视觉领域中一项重要的技术，它能够自动地从图像中提取出具有特殊意义的关键点。
这些特征点可以用于图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用中。
本文将介绍三种常见的特征点检测算法：Harris角点检测算法、SIFT算法和SURF算法。
一、Harris角点检测算法Harris角点检测算法是一种经典的特征点检测算法，它通过检测图像中的角点来寻找图像中的显著特征。
该算法的基本思想是通过计算图像中每个像素点的灰度值在水平和垂直方向上的变化程度，然后根据这些变化程度来判断该像素点是否是角点。
具体而言，该算法通过计算每个像素点的结构函数矩阵，然后根据结构函数矩阵的特征值来确定像素点的角度和强度。
二、SIFT算法SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是一种基于尺度不变性的特征点检测算法，它能够在不同尺度、不同旋转和不同亮度条件下检测出相同的特征点。
该算法的基本思想是通过构建高斯金字塔和差分金字塔来寻找图像中的关键点，然后通过计算关键点的梯度和方向来确定其描述子。
SIFT算法具有较好的尺度不变性和旋转不变性，因此在图像匹配和目标跟踪等应用中得到广泛应用。
三、SURF算法SURF（Speeded Up Robust Features）算法是一种快速且具有鲁棒性的特征点检测算法，它通过采用积分图像和快速哈希表等技术来加速特征点的检测和匹配过程。
该算法的基本思想是通过计算图像中每个像素点的Haar小波响应来确定其特征点。
与SIFT算法相比，SURF算法具有更快的速度和更好的鲁棒性，因此在实时性要求较高的图像处理应用中得到广泛应用。
特征点检测算法在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，它能够从图像中提取出具有特殊意义的关键点，为图像匹配、目标跟踪、三维重建等应用提供了重要的基础。
本文介绍了三种常见的特征点检测算法：Harris角点检测算法、SIFT算法和SURF算法。
基于改进Harris算法的角点检测
基于改进Harris算法的角点检测房超;王小鹏;牛云鹏;王超【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2011(39)5【摘要】提出了一种改进的Harris角点检测方法.该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后,利用双掩膜来定义进行非极大值抑制的局部范围,结合K均值聚类方法进行非极大值抑制,若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定条件,则将该像素点定义为角点.实验结果表明,该方法无需进行阈值选择,提高了角点检测精度.%An improved harris-based corner detection method is presented in the paper. Firstly, the corner response function of the Harris corner detection should be obtained. Secondly, the two-masks are defined the scope of non-maxima suppression and the K means algorithm is used to start on the non-maxima suppression. Thirdly, if the value of the pixel corner response function is agree with the preset conditions, the pixel is defined as the corner. The experiments show that this method does not require the threshold selection and improve the precision of corner detection.【总页数】3页(P142-144)【作者】房超;王小鹏;牛云鹏;王超【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州,730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州,730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州,730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州,730070【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.基于改进Harris算法的汉字图像角点检测 [J], 姚娜;吕海芳;白铁成2.基于Harris角点检测的改进算法研究 [J], 徐振武;徐志京3.基于相似像素点的Harris角点检测改进算法 [J], 朱聪4.基于圆环模板的改进 Harris 角点检测算法 [J], 邓淇元;曲长文;江源5.基于灰度差预处理的改进Harris角点检测算法 [J], 汪海洋; 陈德林; 帅一师; 郭宏宇; 吴成; 岳林帮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
cornerharris参数
cornerharris参数一、背景介绍Corner Harris参数是用于描述图像处理中边缘检测算法的重要参数之一。
边缘检测算法是图像处理中常用的技术之一，用于检测图像中的边缘信息，以便于后续的图像分析和处理。
Corner Harris参数是边缘检测算法中的一种自适应参数设置，能够根据不同的图像场景和特征来调整算法的性能。
二、参数介绍1. 角点阈值（Corner Threshold）：角点阈值是Corner Harris 参数中最为基础的一项设置，用于确定角点检测的最低标准。
通常需要根据不同的图像场景和特征进行调整，以获得最佳的检测效果。
2. 方向参数（Direction Parameter）：方向参数用于指定边缘检测算法在检测过程中考虑的方向范围。
不同的图像场景和特征可能需要不同的方向参数值，以适应不同的边缘类型。
3. 阈值调整方式（Threshold Adjustment Method）：阈值调整方式是指如何根据图像特征和背景信息来调整角点阈值。
常见的阈值调整方式包括固定阈值、自适应阈值和滑动阈值等，需要根据实际情况选择合适的调整方式。
4. 迭代次数（Iteration Count）：迭代次数是指边缘检测算法在检测过程中进行迭代的次数。
通常需要根据不同的图像场景和特征进行调整，以获得最佳的边缘检测效果。
三、应用场景Corner Harris参数适用于各种图像处理场景，如医学影像分析、安全监控、自动驾驶等领域。
在医学影像分析中，Corner Harris参数可以用于检测病灶区域的边缘信息，以便于医生进行诊断和治疗。
在安全监控中，Corner Harris参数可以用于检测视频中的异常行为和物体移动，以便于实时预警和响应。
在自动驾驶中，Corner Harris参数可以用于检测道路上的车辆、行人等物体边缘信息，以便于车辆进行自动驾驶和避障。
四、实验结果与分析为了验证Corner Harris参数的效果，我们可以进行一系列实验。
HarrisCorner（Harris角检测）
HarrisCorner（Harris⾓检测）在做图像匹配时，常需要对两幅图像中的特征点进⾏匹配。
为了保证匹配的准确性，所选择的特征必须有其独特性，⾓点可以作为⼀种不错的特征。
那么为什么⾓点有其独特性呢？⾓点往往是两条边缘的交点，它是两条边缘⽅向变换的⼀种表⽰，因此其两个⽅向的梯度变换通常都⽐较⼤并且容易检测到。
这⾥我们理解⼀下Harris Corner ⼀种⾓点检测的算法⾓点检测基本原理：⼈们通常通过在⼀个⼩的窗⼝区域内观察点的灰度值⼤⼩来识别⾓点，如果往任何⽅向移动窗⼝都会引起⽐较⼤的灰度变换那么往往这就是我们要找的⾓点。
如下图右下⾯我们看⼀下Harris的数学公式，对于[x,y]平移[u,v]个单位后强度的变换有下式,I(x+u,y+v)是平移后的强度，I(x,y)是原图像像素。
对于括号⾥⾯的值，如果是强度恒定的区域，那么它就接近于零，反之如果强度变化剧烈那么其值将⾮常⼤，所以我们期望E(u,v)很⼤。
其中w是窗函数，它可以是加权函数，也可以是⾼斯函数利⽤⼆维泰勒展开式我们有所以其中⼀阶可以近似为于是我们可以给出Harris Corner的如下推导，其中Ix，Iy是x，y⽅向的Gradient模，乘以位移得到位移后的量对于⼩的位移，我们可以⽤双线性插值⽅法近似：其中M为2*2矩阵如下在本质上我们可以把⼆次项看成⼀个椭圆函数，我们对M进⾏特征值分析有λ1，λ2根据λ1，λ2的值我们可以把其分为三类：1.λ1，λ2都很⼩且近似，E在所以⽅向接近于常数；2.λ1>>λ2,或者λ2>>λ1, E将在某⼀⽅向上很⼤；3.λ1，λ2都很⼤且近似，E将在所以⽅向上很⼤；如图所⽰：最后我们通过计算⾓点响应值R来判断其属于哪个区间其中k⼀般为常数取在0.04-0.06间。
算法步骤：1.计算图像x,y⽅向的梯度I x，I y2.计算每个像素点的梯度平⽅3.计算梯度在每个像素点的和4.定义在每个像素点的矩阵H，也就是前⾯的M5.计算每个像素的⾓点响应6.设置阈值找出可能点并进⾏⾮极⼤值抑制代码：close allclear allI = imread('empire.jpg');I = rgb2gray(I);I = imresize(I,[500,300]);imshow(I);sigma = 1;halfwid = sigma * 3;[xx, yy] = meshgrid(-halfwid:halfwid, -halfwid:halfwid);Gxy = exp(-(xx .^ 2 + yy .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));Gx = xx .* exp(-(xx .^ 2 + yy .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));Gy = yy .* exp(-(xx .^ 2 + yy .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));%%apply sobel in herizontal direction and vertical direction compute the %%gradient%fx = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1];%fy = [1 1 1;0 0 0;-1 -1 -1];Ix = conv2(I,Gx,'same');Iy = conv2(I,Gy,'same');%%compute Ix2, Iy2,IxyIx2 = Ix.*Ix;Iy2 = Iy.*Iy;Ixy = Ix.*Iy;%%apply gaussian filterh = fspecial('gaussian',[6,6],1);Ix2 = conv2(Ix2,h,'same');Iy2 = conv2(Iy2,h,'same');Ixy = conv2(Ixy,h,'same');height = size(I,1);width = size(I,2);result = zeros(height,width);R = zeros(height,width);Rmax = 0;%% compute M matrix and corner responsefor i = 1:heightfor j =1:widthM = [Ix2(i,j) Ixy(i,j);Ixy(i,j) Iy(i,j)];R(i,j) = det(M) - 0.04*(trace(M)^2);if R(i,j)> RmaxRmax = R(i,j);endendend%% compare whith thresholdcount = 0;for i = 2:height-1for j = 2:width-1if R(i,j) > 0.01*Rmaxresult(i,j) = 1;count = count +1;endendend%non-maxima suppressionresult = imdilate(result, [1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]); [posc,posr] = find(result == 1);imshow(I);hold on;plot(posr,posc,'r.');本⽂原创，转载请注明出处。
一种改进的Harris多尺度角点检测
一种改进的Harris多尺度角点检测
叶鹏;王琰
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2010(20)4
【摘要】Harris角点检测是一种经典的角点检测算法,现实中应用比较广泛,但不具有尺度变化特性,所以在图像的角点提取中往往改变参数的选择也得不到满意的提取效果.为了改变其单一尺度的特性,使得角点提取更加精确和有效,文中将多尺度空问和模糊系数引入到该算法中,在多个尺度下结合Harris算法对角点进行提取.该算法融合了多个尺度的特征信息,克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失和易提取伪角点等问题.通过对比实验,文中算法明显地提高了图像角点检测性能.
【总页数】4页(P58-60,64)
【作者】叶鹏;王琰
【作者单位】沈阳理工大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110168;沈阳理工大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110168
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.一种改进的Harris多尺度角点检测算法 [J], 温文雅
2.一种改进的Harris多尺度角点检测算法 [J], 温文雅
3.改进的多尺度Harris角点检测算法 [J], 张翀
4.改进的多尺度Harris亚像素角点检测 [J], 陶雪焦;汪亚明;郑俊褒
5.一种改进的多尺度Harris角点检测算法 [J], 朱士杰;马峻
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邮局订阅号：82-946120元/年技术创新测控自动化《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注潘峥嵘:教授基金项目:甘肃省科技计划资助项目;项目名称:列车滑动检测系统的研究;基金颁发部门:甘肃省科技厅;基金编号:(1011NKCA071);基金申请人:潘峥嵘Harris 角点检测在列车滑动监测系统中的应用Harris corner detection in the application of the training sliding monitoring system(兰州理工大学)潘峥嵘张增涛朱翔张宁PAN Zheng-rong ZHANG Zeng-tao ZHU Xiang ZHANG Ning摘要:为了避免列车停车缺陷造成重大事故,通过Harris 角点检测算法在列车滑动监测系统中的应用,实时在线监测列车停靠状态。
该方法通过对比摄像头提取的两帧图像中角点的变化来判断列车是否滑动,及时发现并消除由于止轮器异常引发的列车停车场作业缺陷,防止止轮器丢失引起的停车作业事故的发生,实践证明该方法具有实时性和准确性。
关键字:列车滑动;Harris 角点检测;止轮器中图分类号:TP391文献标识码:AAbstract:Through the Harris corner detection in the application of the sliding monitoring system,the method by comparing the cam -era for two images of the extraction of the change of the corner to judge whether the train sliding.The system can provide real-time monitoring for the train docking state and alarm to trains with abnormal hidden danger.Keywords:Trains sliding;Harris corner detection;scotch block文章编号:1008-0570(2012)10-0139-03引言随着经济和社会的发展,铁路交通系统在我国旅客运输和货物运输中发挥了越来越重要的作用。
据铁道部统计,2010年全国铁路旅客发送量完成167609万人,全国铁路货运总发送量(含行包运量)完成364271万吨,全国铁路营业里程达到9.1万公里,列车场站是铁路基本的也是重要的生产单位,所有到发列车都要在场站解体并重新组成新的列车出发,因此,在场站要进行大量的作业。
场站中要停放大量车厢,为了防止溜车目前我国多采用在车轮下放置止轮器的方法。
列车止轮器俗称“铁鞋”,是列车车体停靠的重要制动设备。
它骑在铁轨上,契合在铁轨与车轮之间,有效防止车体由于铁轨震动在停靠过程中的自行滑动。
但是由于止轮器多为实刚体铸造,经常被不法分子偷盗,造成停靠失败,引发停车滑动事故。
2003年京广线上发生的恶性列车颠覆事故就是由于停车场止轮器丢失,车体自行滑行到主轨道上与行使列车相撞造成的。
仅2005年一年,全国就有十余起由止轮器制动失败造成的恶性交通事故,造成直接间接经济损失上亿元,严重影响了铁路运输安全。
现在国内对列车停靠情况的监测主要采取人工定期巡检的方式进行,大部分编组场的尾部停车制动仍然靠人工下铁鞋来完成的。
而人工定期巡检的方式在具体实施中存在误差大、监测周期长、异常处理不及时等诸多不足,在技术经济上不能适应铁路自动化、信息化发展的要求。
针对上述现有技术中所存在的问题,本文提出了一种基于Harris 角点检测的列车滑动监测方法,该方法通过对比摄像头提取的两帧图像中角点的变化来判断列车是否滑动,并实时处理。
1系统硬件结构及原理在硬件上,列车滑动在线监测系统主要由多组高精度专用摄像机、视频矩阵、视频采集卡、工业计算机、控制机组成。
如图1所示,场站里有多条铁轨,要实现对场站全面的监控需要在每条铁轨后上方架设一个云台摄像机对该轨道实施一对一的在线监测,有控制中心发出控制信号调整云台的方向、角度,由工作人员调整焦距,获得目标车厢较好的观测效果。
通过视频矩阵实现循环采集获得图像信息、经过视频监测系统的对前端图像的处理比对最终完成对该停滞车厢的监视报警。
列车的在线监测依靠多组高精度专用摄像头采集数据通过视频矩阵选择监测终端,实时采集现场图像,在夜间辅助低功耗照明技术以采集到清晰的图像。
监测中心可以远程操控前台的各种设备。
在焦距固定之后提取首帧图像进行预处理和角点提取,再循环提取下帧图像并对该帧图像进行相同的处理。
通过比对两帧图像中角点的变化来判断列车是否发生移动。
利用该系统能够实时在线监测列车的停靠状态。
对存在异常隐患的列车实施报警预案,从而实现其远程在线监测。
此外,该系统还能够将在线监测的列车周围的一些诸如偷盗列车止轮器等一些其他不利于铁路安全生产的行为。
2Harris 角点检测算法Harris 算法以Moravec 算法为基础。
Moravec 算法的基本原理是:取以目标像素点为中心的一个小窗口,并将窗口沿上下左139--技术创新《微计算机信息》2012年第28卷第10期120元/年邮局订阅号：82-946《现场总线技术应用200例》测控自动化右4个方向移动,计算4个方向上窗口内的灰度变化,并以4个值中的最小值为该目标像素点的角点响应函数值,若该值大于阀值,则为角点。
Harris 算法则计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化。
并用解析形式表达,设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u,Y 方向上移动v,Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式:(1)其中为窗口内的灰度变化度量,其中W 是图像的窗口、I 是图像的灰度。
如果监测到图像的角点图像窗口的偏移会造成自相关函数明显的变化。
其中A 、B 、C 是二阶方程方向微分的近似,可以用以下方程表示:(2)(3)(4)其中为高斯平滑滤波函数,X,Y 为一阶方向微分,可以用图像灰度分别与x 的差分算子和表示。
这样的话方程可已转化为:(5)(6)M 为在图像中任意一点的灰度自相关函数的极值曲率的特征值,如果矩阵M 的两个特征值都比较大。
既可以说明在该点的图像灰度自相关函数的两个正交方向上的极值曲率均较大,即该点为角点。
整体来说,Harris 算法是一种非常有效的图像角点提取算法,其优点主要表现在:(1)提取的角点均匀而且合理。
Harris 算法对图像中的每个点都计算其响应值,然后在邻域范围内寻找最优点。
实验表明,在纹理信息丰富的区域,Harris 算法可以提取大量的有用角点,在纹理信息较少的区域内提取的角点较少。
(2)提取的角点稳定可靠,只要不存在大尺度变化,Harris 算法都能提取出比较稳定的角点特征。
3算法的功能实现单路图像采集流程图如图2所示。
具体实现方法是通过场站管理部门的工作人员调整摄像头的焦距,获得较好监测效果。
固定焦距后记录目标初始状态,由视频矩阵依次选择选择通路读取摄像头终端数据,数据经过图像采集卡处理,连续采集图像获取图像中目标信息,对比两帧图像监测列车是否滑动。
图2角点检测单路采集流程图根据角点检测单路采集流程图可知,首先要进行首帧图像的角点提取,如图3所示,为图像的角点提取图。
图3角点提取图4实验结果图4两帧图像的角点监测对比在摄像头固定的情况下,列车移动会导致列车和摄像头之间的距离发生了变化的时候,监测的角点也会发生变化。
首先由车辆管理的工作人员调整摄像头的焦距,获得较好的监测结果。
在焦距固定之后提取首帧图像进行干预处理和角点选取,由工作人员选取第一帧图像中的三个角点点作为目标角点,并循环提取图像进行相同的处理进行比对。
图4为该系统从场站监测摄像头上传的视频流中提取的两个时刻的车头停靠状态的图片。
图片经过Harris 角点检测后,对比发现第二帧图像中的角点1消失,可以判断列车滑动。
当监测系统对比两帧图像时,发现图像中角点变化后,报警信号显示界面提示异常铁轨位置。
并可通过切换至实时报警界面观测发生异常的止轮器的具体信息和当前列车停靠状态。
具体显示界面如图5所示。
图5上位机报警界面显示5结语基于Harris 角点检测的列车滑动监测方法可及时发现并消除由于止轮器异常引发的列车停车场作业缺陷,避免对停车场及铁路交通造成重大经济损失,对铁路交通的安全运转具有十分重要的意义。
该方法可对场站停止的列车实时在线监控,对存在异常隐患的列车实施报警,有利于场站的安全稳定运行,促进了铁路信息化监测技术的发展。
作者对本文版权全权负责,无抄袭。
参考文献:[1]柴雪松,杨凤春,罗林.轨道视频检查系统[J].中国铁路,第6期,2004,28-31.[2]V.Kastrinaki,M.ZervakiS,and K.KalaitzakiS.A Survey of video professing techniques for traffic applications [J].ImageandVision －ComPuting.2003,21:1376-1381.[3]任雁.角点检测方法研究[J].机械工程与自动化,2009,1(2):198-200.(下转第184页)140--技术创新《微计算机信息》2012年第28卷第10期嵌入式与SOC的光源,单光纤或纤维束照明等来降低激光相干性,利用脉冲激光的叠加,在光反馈效应作用下调制激光二极管,移动孔径光阑等方法来降低散斑。
这些方法对于减弱散斑的影响有一定的效果,但是对于激光电视可行性很小。
2散斑的抑制通常用对比度作为散斑的评价标准:如果屏幕上的散斑随时间和空间不断变化,若在一个积分时间内探测器探测到N种散斑结构,这N种散斑结构的叠加会使散斑对比度减弱到静态时的1~倍,散斑的叠加会使得散斑对比度不同程度的减弱,因此我们采取散斑叠加的方法来抑制散斑。
散斑是激光关涉的结果,要在屏幕上得到大量无规则的不同的散斑图样,本文在激光显示光路中引入旋转的位相型衍射片,随着衍射片的旋转,激光的位相受到不断的调制,屏幕上的光程差不断的杂乱无章的变化,散斑图样也杂乱无章的变化,也就是将“静态”的散斑变成了“动态”的散斑,由于人眼对光的积分效应,在一个积分周期内,这些动态散斑的叠加就会减弱散斑的对比度。
为了验证此法对减弱散斑的效果,以功率为0.32瓦的绿光为例来进行实验,得到的散斑图像如图5所示,其中图5(a)所示的是没有引入旋转衍射片的情况下屏幕上的散斑图,图5(b)是引入此衍射片后屏幕上的散斑图样。
通过Matlab软件处理后的光强分布如图6所示,从图6可以看出,散斑的对比度明显的降低了,在未采用位相元件调制的情况下散斑对比度为13.1%,在采用了位相元件调制的情况下,散斑的对比度降为3.5%,在一般情况下,当对比度低于4%时,人眼便不容易分辨了。