????? Harris算子是C.Harris和M.J.Stephens在1988年提出的一種特征點(diǎn)提取算子。它用一階偏導(dǎo)來(lái)描述亮度變化，這種算子受信號(hào)處理中自相關(guān)函數(shù)的啟發(fā)，給出與自相關(guān)函數(shù)相聯(lián)系的矩陣M。M矩陣的特征值是自相關(guān)函數(shù)的一階曲率，如果兩個(gè)曲率值都高，那么就認(rèn)為該點(diǎn)是特征點(diǎn)。

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??????? Harris角點(diǎn)提取方法的原理是：如果某一點(diǎn)向任一方向的微小偏移都會(huì)引起灰度的很大變化，這就說(shuō)明該點(diǎn)是角點(diǎn)。

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Harris算子的優(yōu)點(diǎn)：

(1)、計(jì)算簡(jiǎn)單：Harris算子中只用到灰度的一階差分以及濾波，操作簡(jiǎn)單，整個(gè)過(guò)程的自動(dòng)化程度高；

(2)、提取的點(diǎn)特征均勻而且合理：Harris算子對(duì)圖像中的每個(gè)點(diǎn)都計(jì)算其特征值，然后在鄰域中選取最優(yōu)點(diǎn)；

(3)、可以定量的提取特征點(diǎn)：Harris算子最后一步是對(duì)所有的局部極值進(jìn)行排序，所以可以根據(jù)需要提取一定數(shù)量的最優(yōu)點(diǎn)；

(4)、Harris算子在計(jì)算時(shí)用到了圖像數(shù)據(jù)的一階導(dǎo)數(shù)，具有各向同性。因此對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)、亮度變化、視角變化和噪聲的影響具有較好的魯棒性。

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Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法一般步驟：

(1)、構(gòu)造梯度算子：

p = [0.037659? 0.249153? 0.426375? 0.249153? 0.037659];

d = [0.109604? 0.276691? 0.000000 -0.276691 -0.109604];

Ix = conv2(p, d, im, 'same');

Iy = conv2(d, p, im, 'same');

(2)、高斯濾波，構(gòu)造自相關(guān)矩陣M：

???h = fspecial('gaussian', [sze sze], sigma);

???? smim = filter2(h, im);

(3)、提取特征點(diǎn)：先對(duì)處理過(guò)的中間結(jié)果，進(jìn)行類(lèi)似于灰度膨脹；設(shè)定一閾值，用于判斷是否是特征點(diǎn)的條件之一；去除圖像邊界，圖像邊界不作為提取特征點(diǎn)的范圍。

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?????? Harris算子不具有尺度不變性，為了滿足對(duì)圖像尺度的不變性，又提出了多尺度Harris算子。

???如果兩幅圖像僅相差幾個(gè)像素的大小，用Harris算子進(jìn)行角點(diǎn)提取圖像配準(zhǔn)仍能得到較好的效果。