Harris 角点检测 维基百科

Moravec 角点检测算法

这是最早的角点检测算法之一，并且（文章中）定义了角点（的概念）是一个低自相似性的点。该算法测试图像中的每个像素，通过比较像素的中心团块与它的邻近团块（主要是与中心团块有重叠的团块）之间的相似程度来判断是否存在一个角点。相似程度测量的方法是计算两个团块（中心团块与它的邻近团块）之间差的平方和。值越低（两个团块）越相似。

如果像素是在一个灰度均匀的区域，那么它邻近的团块（与中心团块）看起来是相似的。如果像素在边缘上，那么它在一个垂直于边缘的方向上的邻近团块（与中心团块）会看起来不一样，而在平行于边缘方向上的邻近团块（看起来）（与中心团块）之间变化很小。如果像素在一个在各个方向都变化的特征上，那么它邻近的每个团块（与中心团块）都不一样。

角点强度被定义为（每个像素的）中心团块与邻近团块之间（水平、垂直、对角线方向）的最小SSD（SSD是差平方之和），如果这个（像素的角点强度）数值为局部最大，则（认为）存在一个兴趣特征点。

Moravec指出，这个算子的主要问题（或叫不足）之一是它不是各向同性的，如果存在不是邻近方向（就是45度的方向）的边缘，那么最小SSD会变大并且边缘会错误的被认为是兴趣点。

Harris & Stephens / Plessey / Shi–Tomasi角点检测算法

Harris 和 Stephens改进了Moravec的角点检测方法，通过直接考虑关于方向的角点得分的差异来替代使用平移团块（角点得分通常被称为自相关，因为这个术语在这篇检测算子的文章中被用到。然而，在这篇文章中用到的数学说明使用了差平方之和）

为了不失一般性，我们将假设使用了2维灰度图。把I定义为图像。把图像团块区域定义为（u,v）并且按（x,y）移动团块。把中心团块与邻近团块之间差的平方的加权和定义为S，公式如下：

注：由于CSDN对公式和图片的不友好显示与相容，现将翻译的文档存放至百度文库，想了解Harris算法以及角点检测算法的请在百度文库下载（免费），链接如下

http://wenku.baidu.com/view/7698f636284ac850ad0242f2

引用维基百科

https://en.wikipedia.org/wiki/Corner_detection