Harris角点检测中的核掩码

Question

// Convolution with horizontal differentiation kernel mask
float h = ((src[-srcStride + 1] + src[+1] + src[srcStride + 1]) -
          (src[-srcStride - 1] + src[-1] + src[srcStride - 1])) * 0.166666667f;

// Convolution vertical differentiation kernel mask
float v = ((src[+srcStride - 1] + src[+srcStride] + src[+srcStride + 1]) -
          (src[-srcStride - 1] + src[-srcStride] + src[-srcStride + 1])) * 0.166666667f;

我需要在harris角上实现的这种内核掩码的理论。这是什么类型的内核掩码？这是prewitt还是其他内核？我很难找到一篇能解释内核掩码论文

Answer 1

这确实是Prewitt operator。

在索引到src (输入图像)之后，使用srcStride跳过的数组元素的数量来寻址y方向上的下一个邻居，可以看到h以以下顺序和以下权重从src中获取元素：

-1/6   0   1/6
-1/6   0   1/6
-1/6   0   1/6

这对应于与以下内核的卷积(请记住，卷积是内核的镜像)：

| 1  0  -1 |
| 1  0  -1 | / 6
| 1  0  -1 |

这再次对应于两个卷积

h = src * ( [1 0 -1] / 2 ) * ( [1 1 1]^T / 3 )

也就是说，它在水平方向应用导数滤波器(中心差分)，在垂直方向应用均匀平滑滤波器。

请注意，均匀平滑滤波器具有一些非常差的质量(它将反转某些频率分量的符号，并且通常在平滑方面做得很差)，因此最好使用Sobel's operator (使用三角形平滑滤波器)或Gaussian gradients。