matlab練習程序（Moravec算子）

這個算子算是圖像歷史上第一個特征點提取算法了，1977年提出的，很簡單，拿來練手很合適。

算法原理如下：

1.選取一個合理的鄰域遍歷圖像，這里是5*5鄰域的。在鄰域中依次計算，垂直，水平，對角與反對角四個相鄰像素灰度的差的平方和，作為該鄰域特征值。

大致就是下面這個樣子：

公式：

這里k是窗口的半徑。

2.從四個特征值中選最小的值作為該像素初次候選特征值。

公式：

 

3.設定一個閾值，將大於該閾值初次候選特征值的選為二次候選特征值。

4.設定一個鄰域，將該鄰域最大的二次候選特征值作為最終要選擇的特征值。

原圖：

處理后：

matlab代碼如下：

clear all;close all;clc

img=double(imread('lena.jpg'));
[h w]=size(img);
imshow(img,[])

imgn=zeros(h,w);
n=4;
for y=1+n:h-n
   for x=1+n:w-n
       sq=img(y-n:y+n,x-n:x+n);
       V=zeros(1,4);
       for i=2:2*n+1        %垂直，水平，對角，反對角四個方向領域灰度差的平方和
            V(1)=V(1)+(sq(i,n+1)-sq(i-1,n+1))^2;
            V(2)=V(2)+(sq(n+1,i)-sq(n+1,i-1))^2;
            V(3)=V(3)+(sq(i,i)-sq(i-1,i-1))^2;
            V(4)=V(4)+(sq(i,(2*n+1)-(i-1))-sq(i-1,(2*n+1)-(i-2)))^2;
       end
       pix=min(V);          %四個方向中選最小值
       imgn(y,x)=pix;      
   end
end

T=mean(imgn(:));        %設閾值，小於均值置零
ind=find(imgn<T);
imgn(ind)=0;

for y=1+n:h-n           %選局部最大且非零值作為特征點
    for x=1+n:w-n
        sq=imgn(y-n:y+n,x-n:x+n);
        if max(sq(:))==imgn(y,x) && imgn(y,x)~=0
            img(y,x)=255;
        end
    end
end

figure;
imshow(img,[]);

算法整個過程還是很簡單的，練習一下，順便祭下這個特征值開山算法。