1。利用垂直，水平差分算子对图像中的每一个像素进行滤波从而求得以及,紧接着求得M中的四个元素的值。 来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

2。对M的四个元素分别进行高斯平滑滤波，目的是为了消除一部分不必要的孤立点以及凸起，从而得到新的矩阵M。 

3。紧接着利用M来计算对应的每个像素的角点响应函数R，也就是：，也可以使用改进的R：。由于里面不存在随意给定的参数k，所以取值应该比第一个的结果相对更能够让人满意。

4。在矩阵R中，如果有这样一个点，它同时满足R(i,j)大于一定的阈值threshold并且满足R(i,j)是某个领域里的局部极大值，那么这个点可以被认为是角点。

优点：可以根据用户的需要规定提取的特征点的数量并且提取出的特征点非常合理均匀，与此同时它的计算也比较简单。

（2)Moravec算子

Moravec算子的主要原理是：选取在四个主要方向上具有最大-----最小灰度方差的点作为特征点。

Moravec角点检测算法的主要思想就是：在图像中设计一个局部检测的窗口，当这个窗口沿着各个方向做微小移动的时候 ，观察这个窗口平均能量的变化，当这个能量的变化值超过设定的阈值的时候，就提取窗口的中心像素点作为角点。

Moravec算法步骤如下：

①计算各个像元的兴趣像：在以像素（c,r）为中心的ω×ω像元的图像窗口中，计算四个方向相邻像素灰度差的平方和，选取兴趣值最小的作为兴趣像。