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上传时间: 2011-11-03
详细说明： Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的， 灰度值图像的角点附近，是其像素灰度值变化非常大的区域，其梯度也非常大。换句话说，在非角点位置邻域里，各点的像素值变化不大，甚至几乎相等，其梯度相对也比较小。从这个角度着眼，我提出了图像区域像素的相似度的概念，它是指检测窗口中心点灰度值与其周围n 邻域内其他像素点灰度值的相似程度，这种相似程度是用其灰度值之差来描述的。如果邻域内点的灰度值与中心点Image (i,j) 的灰度值之差 的绝对值 在一个阈值t 范围 内，那我就认为这个点与中心点是相似的。与此同时，属于该 Image (i,j) 点的相似点计数器nlike(i,j) 也随之加一。在 Image (i,j) 点的n 邻域 全部被遍历一边之后，就能得到 在这个邻域范围内 与中心点相似的 点个数的统计值nlike(i,j) 。根据nlike(i,j) 的大小，就可以判断这个中心点是否可能为角点。
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