SUSAN、Harris下载

这是2004年一篇重要的角点检测文献的配套Matlab源码。

据描述，该算法的检测效果优于当时流行的SIFT、Harris、Susan等角点检测算法。

基于Harris的角点特征检测

角点是图像中的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，所以在目标识别、图像匹配、图像重构等方面都具有十分重要的意义。对角点的定义一般可以分为以下三种：图像边界曲线具有极大曲率值的点、图像中梯度值和梯度变化率很高的点、图像在边界方向变化不连续的点。定义不同，角点的提取方法也不尽相同，如下所述。1．基于图像边缘的检测方法该类方法需要对图像的边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割和边缘提取，具有较大的计算量，一旦待检测目标在局部发生变化，则很可能导致操作失败。

SUSAN、Harris

【SUSAN与Harris算子比较】在计算机视觉和图像处理领域，点特征的提取是关键步骤，常用于图像匹配、目标识别等任务。

harris & susan corner detector

通过深入理解和实践HARRIS与SUSAN算法，你将在计算机视觉领域打下坚实的基础。

Harris SUSAN AR 特征点算子

然而，Harris、SUSAN和AR算子作为经典的算法，仍具有重要的理论和实践价值，为后续的特征点检测研究提供了基础。