1 简介
SIFT( 尺度不变特征变换) 算法与 Harris 角点检测算法作为两种经典的图像特征点提取算法，在不同的图像处理中，两者体现出的图像特征点提取性能也不同。因此，如何选取合适的评价指标使两种算法在不同类型图像下提取特征点更高效，将对后续的研究与图像分析工作有重要意义。文中利用常用的折线特征主导的图像与光滑曲线特征主导的图像进行实验，并提出了一种指标评价法，即从特征点有效性、计算时效性、特征点相似不变性三方面，分别对 SIFT 和 Harris算法在提取特征点上的有效性进行定量分析。实验结果表明。在保证特征点有效性、计算时效性以及特征点相似不变性一致的情况下，在折线特征主导的图像处理中，Harris 角点检测算法与 SIFT 算法相比，图像特征点的提取更高效; 而在光滑曲线特征主导的图像处理中，由于无法检测到足够数量的特征点，Harris 角点检测算法与 SIFT 算法相比，图像特征点的提取性能相对较低。
2 部分代码
function nim = vgg_warp_H(im, H, interp_mode, bbox_mode, verbose)
% function nim = vgg_warp_H(im, H, interp_mode, bbox_mode);
%
% Image warping under
Original: https://blog.csdn.net/qq_59747472/article/details/122531022
Author: Matlab科研工作室
Title: 【图像配准】基于Harris+SIFT图像配准附matlab代码
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