Harris角点检测算法中阈值的选择

Question

上面是使用 Harris 角点检测算法计算图像角点的表示。我已经实现了第 5 步，但是，在第 6 步中，我无法决定如何为计算

R = det(H) - k(trace(H))^2

时获得的值设置阈值。 此屏幕截图取自 Robert Collins 幻灯片 http://www.cse.psu.edu/~rcollins/CSE486/lecture06.pdf ，他在其中提到采取角落 并设置

-1000 for edges and 10000 for corners

的阈值。介于两者之间的值没有任何意义。

我的问题是他对他的实验和样本图像的选择是主观的，对于特定图像，

-10000 and 10000

的值有效。在现实生活中，没有办法知道期望什么样的图像，然后如何选择阈值。

P.S：我已经尝试过 Matlab 的

rice.png

，阈值偏离了。

编辑：我看过这个关于哈里斯角的问题实现哈里斯角检测器 上面写着“只收集所有像素值高于周围 5x5 邻域中所有其他像素值的像素”。我想要一些更数学的东西来实现。

谢谢。

Answer 1

更数学？好的，“找到过滤图像的所有局部最大值，然后选择最高的 N”怎么样，这是该问题中的响应者所推荐的。至于 N，请使用您拥有的关于场景的任何先验信息。例如，您对有 100 个角的棋盘感兴趣吗？然后设置 N=200 以确保你得到其中的大部分。

顺便说一句，一个方便的方法是在过滤后的图像和它的扩张版本中寻找不变的值，扩张是用 5x5 平面结构元素完成的。

Answer 2

随着Harris R值的增加O(n²)，滑动窗口的面积得到了n。我使用了这个小“技巧”：

thresh = n² * 0.5; % the value 0.5 is experimental

当然总是需要一个非极大值抑制，eg：

dilateR = imdilate(R, ones[3 3]);
res = dilateR == R & R > thresh;