资源简介
自己用Matlab写的Moravec算子实现程序,代码解释的很详细,给大家参考参考
代码片段和文件信息
% 计算四个方向的灰度值差的平方
% 分别是水平向右、垂直乡下、左下角、右下角
clear all;
close all;
clc;
tic %开始时钟测量运算时间
Original=imread(‘hhhh.jpg‘);
[mnd]=size(Original);
if d==3
I=rgb2gray(Original);
elseif d==1
I=Orginal;
end
%以window*window为像元对图像I进行滑移计算
window=3;
w=floor(window/2);
%得到各中心点的坐标值,保证滑移窗口在图像内
%因为有左下角移动,所以y的坐标必须比x大1,即x最小从2开始,y最小从3开始
x_start=w+1;
y_start=w+2;
x_end=m-w-1;
y_end=n-w-1;
%角点映射图(cornerness map)
cornermap=zeros(mn);
%计算像素坐标四个方向(右、下、右下、左下)的兴趣值
for x=x_start:x_end
for y=y_start:y_end
%计算横向相邻像素灰度差的平方和
v1=0;v2=0;v3=0;v4=0;
for i=-w:w-1
%计算横向向右滑移像素灰度差的平方和
v1=v1+(double(I(xy+i))-double(I(xy+i+1)))^2;
%计算纵向向下滑移像素灰度差的平方和
v2=v2+(double(I(x+iy))-double(I(x+i+1y)))^2;
%计算向左下角滑移像素灰度差的平方和
v3=v3+(double(I(x+iy-i))-double(I(x+i+1y-i-1)))^2;
%计算向右下角滑移像素灰度差的平方和
v4=v4+(double(I(x+iy+i))-double(I(x+i+1y+i+1)))^2;
end
%取v1v2v3v4最小者作为像素(xy)的兴趣值
%同时边缘像素点设值为0
cornermap(xy)=min([v1v2v3v4]);
end
end
%给定一个经验阈值。阈值的选取应以候选点包含所需要的特征点,而又不包含过多的非特征点为原则.
threshold=1000;
cornermap(cornermap
%% 非极大值抑制
%设置局部极大值遍历窗口
win_supr=5;
w1=floor(win_supr/2);
%计算每行列未遍历的像元个数
a=mod(mwin_supr);
b=mod(nwin_supr);
%候选特征点在每个分割单元中是否最大
x1=[];y1=[];
%分割成多个局部区域,对每个区域进行极大值获取
%这里不是判断每个遍历窗口中心是否是极大值,而是将每个遍历窗口中最大值点作为特征点输入
%这样做的意思也即是默认每个子区域的极大值必然是特征点
for i=(w1+1):win_supr:(m-a-w1)
for j=(w1+1):win_supr:(n-b-w1)
subcorner=cornermap((i-w1):(i+w1)(j-w1):(j+w1));
vMax=max(subcorner(:));
[x_y_]=find(subcorner==vMax);%两个NaN是不能比较大小的,所以会跳过去
%计算特征点在原始图像中的行列号
x1=[x1;i-w1-1+x_];
y1=[y1;j-w1-1+y_];
end
end
toc;
t=toc;
disp([‘本程序的运行时间为‘num2str(t)‘秒。‘])
%% 输出图像
figure(1)
subplot(121);
imshow(Original)
title(‘原图像‘)
xlabel(‘横向‘)
ylabel(‘纵向‘)
axis on
%图像中显示特征点
subplot(122);
imshow(Original)
hold on
plot(y1x1‘R*‘)
axis on
title(‘图像中显示特征点‘)
xlabel(‘图像的列数‘)
ylabel(‘图像的行数‘)
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 8250 2014-07-05 19:41 Matlab实现Moravec算子\hhhh.jpg
文件 2637 2015-03-20 15:41 Matlab实现Moravec算子\Moravec.m
目录 0 2015-03-20 15:40 Matlab实现Moravec算子
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