Forstner算子和Harris算子的matlab代码

用于数字摄影测量特征点提取的学习。典型的特征点检测算法有两种，一种需要对图像边缘进行编码，这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取，具有相当大的难度和计算量，且一旦待检测目标局部发生变化，很可能导致操作的失败。另一种基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测特征点，此类方法主要有Moravec算子、Forstner算子、Harris算子、SUSAN算子等。课程学习只做了Forstner算子和Harris算子。

[FilenamePathnameFilterindex]=uigetfile（{‘*.tif‘}‘Select the input image‘）;
if Filterindex
    pic_orig=imread（[PathnameFilename]）;
else
    return
end
figure（1）;
imshow（pic_orig）;
title（‘原始标准图像‘）;  
[xyz]=size（pic_orig）;
if（z~=1）
    pic_gray=rgb2gray（pic_orig）;
end
figure（2）;
imshow（pic_gray）;
title（‘灰度图像‘）;
level=graythresh（pic_gray）;
pic_bw=im2bw（pic_gray0.9）;
figure（3）;
imshow（pic_bw）;
title（‘二值化图像‘）;
result=zeros（xy）;
for i=2:x-1
    for j=2:y-1
        dg1=abs（pic_bw（ij）-pic_bw（i+1j））;
        dg2=abs（pic_bw（ij）-pic_bw（ij+1））;
        dg3=abs（pic_bw（ij）-pic_bw（i-1j））;
        dg4=abs（pic_bw（ij）-pic_bw（ij-1））;
        dg=[dg1dg2dg3dg4];
        temp=sort（dg）;
        if temp（3）==1
            result（ij）=255;
        else
          

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2282  2019-07-04 15:29  Forstner and Harris_matlab\Forstner.m

     文件       1405  2010-01-04 15:53  Forstner and Harris_matlab\Harris.m

     目录          0  2020-04-10 16:25  Forstner and Harris_matlab

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