摘要：随着时代与科技的发展，图像处理成了当今研究中不可缺少的一部分。而角点特征又是图像的重要特征，它决定了目标图像的大致轮廓。因此在目标识别，光流计算及三维场景重现等领域中，角点的检测都有很重要的意义。本文主要分析研究了灰度图像的角点检测方法，并着重介绍了Harris角点检测和CSS角点检测，对各自的优缺点进行了系统的概述,并进行了MATLAB仿真。66714

毕业论文关键词：灰度图像，角点检测，Harris角点检测，CSS角点检测

Abstract:With the development of the times, image processing has became an indispensable part in the various studies. And the corner features pictures is an important feature  of the image, the target image is exactly decided by the corner shape.  Based on various properties of corner points can reduce the computation and improve the matching speed, depending on the information content of the corner is high and can provide enough constraints on image processing. Therefore in target recognition, optical computer and 3D scene reappearance in the field, it is very important to extract the corner point. This paper mainly researched the Harris corner detection and CSS corner detection method two，provided an overview of the advantages and disadvantages and MATLAB simulations .

Keywords: gray image, corner detection, Harris corner detection, CSS corner detection

目录

1 绪论 5

1.1  研究背景及意义 5

1.2 角点检测的研究现状和发展概述 5

1.3 论文的主要工作 6

2 角点和角点检测的评估标准 6

2.1 图像角点特点 6

2.2角点检测的评估标准 7

3  Harris角点检测和CSS角点检测 7

3.1 Harris角点角点检测 7

3.1.1 Harris角点检测原理 7

3.1.2 Harris角点检测算法的步骤 9

3.1.3 Harris角点检测算法的特点 11

3.2 CSS角点检测 11

3.2.1 CSS角点检测的原理 11

3.2.2 CSS角点检测的步骤 11

3.2.3 CSS角点检测的特点 13

4 实验结果与分析 13

4.1 Harris角点检测MATLAB实验仿真结果 13

4.2 CSS角点检测MATLAB实验仿真结果 14

结论 17

参考文献 18

致谢 19

1 绪论

1.1  研究背景及意义

早在20世纪20年代的报纸业就已经开始应用数字图像处理技术[1]，当时引用巴特兰电缆图片传输系统，先使用特殊的打印设备对图片进行编码，再在接收端重构这些图片；这种传输系统使横跨大西洋传送一幅图片所需要的时间从一个多星期减少到了3小时。随着科学技术的发展，数字图像处理技术被广泛应用在几乎所有领域中。

对图像进行角点检测是图像处理的基本任务之一。作为图像直观和重要的二维局部特征，角点包含了很大的信息量，利用它可以确定目标的大致形状。通过角点检测技术我们能够在维持原有结构特征不变基础上，减少需要计算的数据量，同时加快后期处理的速度。因为角点具有不随光照条件改变，平移不变，旋转不变，缩放不变等优点，所以在三维重建，相机标定，运动估计，目标识别和跟踪等实际应用中具有很高的价值。