Matlab 角点探测

一、简介

这里实现一种角点探测功能，其思路仍然是借助图像的局部梯度信息，实现亚像素精度的角点定位。该功能核心思想是利用角点周围的局部梯度信息，通过加权最小二乘优化的方式迭代调整角点位置，使定位精度达到亚像素级别。整个过程可以分为以下几个关键步骤：

1.初始化：包括初始角点位置估计（整数像素坐标）、图像局部窗口的大小以及创建高斯权重窗口（中心权重高，边缘权重低），使靠近角点的梯度信息具有更大的权重。

2.迭代优化（每个角点独立进行）：

• a. 提取局部窗口：以当前估计点为中心，在图像中提取一个比搜索窗口稍大的邻域（以便后续插值）。
• b. 亚像素灰度插值：因为角点位置可能是非整数的，需要对邻域内图像进行双线性插值（实际通过两次一维卷积实现），得到亚像素精度的局部图像块。
• c. 计算梯度：在插值后的局部图像块上计算水平和垂直梯度（gx, gy）。
• d. 构建并求解优化问题：假设理想的角点位置应该使得其周围窗口内࿰