本來(lái)還在看亞像素的計(jì)算方法 發(fā)現(xiàn)了這個(gè)超好用的源碼 不僅有了亞像素的精確計(jì)算整體的計(jì)算速度也不慢
MatLab 源碼
% Harris角點(diǎn)提取算法并精確至亞像素級(jí)
t=input('請(qǐng)輸入你要處理的圖像全名（含擴(kuò)展名）:','s'); % 提示輸入要處理的圖像
tic; %計(jì)時(shí)開始
Image = imread(t); % 讀取圖像
Image = rgb2gray(Image); % 轉(zhuǎn)化為灰度圖像
HdImage=Image; % 轉(zhuǎn)化后的灰度圖像
fx = [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; % x方向的Prewitt算子，用于對(duì)x方向?yàn)V波
Ix = filter2(fx,HdImage); % 對(duì)x方向?yàn)V波
fy = [-1 -1 -1;0 0 0;1 1 1]; % y方向的Prewitt算子，用于對(duì)y方向?yàn)V波
Iy = filter2(fy,HdImage); % 對(duì)y方向?yàn)V波
Ix2 = Ix.^2; % .^2用來(lái)求數(shù)組的平方
Iy2 = Iy.^2; % .^2用來(lái)求數(shù)組的平方
Ixy = Ix.*Iy; % 數(shù)組相乘
h= fspecial('gaussian',[9 9],2); % 產(chǎn)生9*9的高斯窗口，sigma=2，產(chǎn)生的窗口越大，得到的角點(diǎn)越少（7-11）
A = filter2(h,Ix2); % 用產(chǎn)生的高斯窗口處理Ix2得到A
B = filter2(h,Iy2); % 用產(chǎn)生的高斯窗口處理Iy2得到B
C = filter2(h,Ixy); % 用產(chǎn)生的高斯窗口處理Ixy得到C
height = size(HdImage,1); % 計(jì)算圖像的第一維的元素?cái)?shù)，即行數(shù)
width = size(HdImage,2); % 計(jì)算圖像的第二維的元素?cái)?shù)，即列數(shù)
CRF = zeros(height,width); % 生成一個(gè)和圖像大小一致的全0的double型數(shù)組，用來(lái)保存角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)值
CRFmax = 0; % 保存圖像中最大的角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)值
%M = [A(i,j) C(i,j);C(i,j) B(i,j)];
%CRF(i,j) = det(M)-0.05*(trace(M))^2; % 計(jì)算角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)值，k的取值一般在0.04--0.06
CRF=(A.*B - C.^2) - 0.05*(A + B).^2; %代碼的優(yōu)化把for循環(huán)改為向量循環(huán)，k=0.05
CRFmax=max(max(CRF)); %找到最大的角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)（用來(lái)設(shè)置閾值時(shí)用）
l=ordfilt2(CRF,7^2,ones(7)); %生成在7*7的窗口進(jìn)行非最大值抑制（排序?yàn)V波器）
k=(l==CRF)&(CRF>0.003*CRFmax); %設(shè)定閾值為0.01*CRFmax,只有是局部最大值并且角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)值大于閾值才是角點(diǎn)
[v, u] = find(k); % 找到角點(diǎn)是的位置，并保存
count = size(u,1); % 用來(lái)記錄角點(diǎn)的個(gè)數(shù)
disp('檢測(cè)到的角點(diǎn)個(gè)數(shù)為：')
disp(count) % 輸出角點(diǎn)個(gè)數(shù)
figure,imshow(HdImage); % 顯示灰度圖像
hold on;
plot(u,v,'r.'); % 在灰度圖像上用紅色‘.‘標(biāo)出角點(diǎn)的位置
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 以下程序把角點(diǎn)精確到亞像素級(jí)，所用窗口為3*3+5*5 %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
u1=ones(count,1); %保存改進(jìn)后的角點(diǎn)坐標(biāo)
v1=ones(count,1); %保存改進(jìn)后的角點(diǎn)坐標(biāo)
HdImage=double(HdImage);
for i=1:count
H=zeros(1,2); %保存梯度
m=zeros(1,2);
n=0;
if((u(i)+3<=width)&(v(i)+3<=height)&(u(i)>3)&(v(i)>3))
for p=(v(i)-1):(v(i)+1)
for q=(u(i)-1):(u(i)+1)
H=[HdImage(p,q+1)-HdImage(p,q),HdImage(p+1,q)-HdImage(p,q)];
m=m+H*H'*[q,p];
n=n+H*H';
end;
end;
for p=(v(i)-2):1:(v(i)+2)
for q=(u(i)-2):1:(u(i)+2)
H=[HdImage(p,q+1)-HdImage(p,q),HdImage(p+1,q)-HdImage(p,q)];
m=m+H*H'*[q,p];
n=n+H*H';
end;
end;
g=m/n;
u1(i,1)=g(1);
v1(i,1)=g(2);
else
u1(i,1)=u(i,1);
v1(i,1)=v(i,1);
end
end;
hold on;
plot(u1,v1,'g.'); % 在灰度圖像上用綠色‘.‘標(biāo)出角點(diǎn)優(yōu)化后的位置
disp('角點(diǎn)的坐標(biāo)為： u--v 改進(jìn)后 ')
disp([u,v,u1,v1]) %顯示原始的和改進(jìn)后的角點(diǎn)坐標(biāo)
toc %計(jì)時(shí)結(jié)束