角检测

问题定义

两条边的交点形成一个角（点）。而图像的要点（也称为受关注点）是指图像中具有代表性以及稳健性（即指该点能够在有噪声干扰的情况下也能稳定的被定位，在大陆亦被称为：鲁棒性）的点。也就是说，要点可以是角（点），也可以不是，例如局部亮点或暗点，线段终点，或者曲线上的曲率最大值点。在实际应用中，很多所谓的（角）点检测算法其实是检测要点，而不仅仅是角（点）。所以，如果我们只想检测角的话，还需要对检测出的要点进一步分析。
例如也可以先经过边检测，之后在做一些后处理来检测角，像是Kirsch operator和Frei-Chen masking set两种方法。
为了分辨区辨识时图像含有一部分目标图像的资讯是否正确，角检测通常不是一个非常确定且同时需要很多额外的确认才可以确定，
角检测在图像上最简单的做法是利用相关性，但这样的作法需要耗费大量的运算资源以及得到的结果可能只是局部最大值，因此有另一个常见的作法是使用Harris和Stephens所提出的经由改善Moravec方法的结果。

Moravec 角检测算法

这是最早使用来做角检测的做法，他首先定义所谓的“角”就是那些自我相似程度低的点。这个算法检查所有图像中的像素，并考虑以该像素为中心点的一片范围，该范围与他周围覆盖最大的另一个范围的相似度做为参考，而相似度通常是将两个范围的对应点计算误差的平方和(SSD: Sum of Squared differences) ，越小代表相似度越高。
举例来说，如果一个像素是位于一片均匀强度的区块时，这时每个像素周围与其附近的像素的周围都是相当类似的，因此相似度也高，不会被认为是角。而在图形的边界处的像素，若是与边垂直方向处附近的像素，两者的周围图像相似度就会比较低，然而若是与边平行附近的像素，两者的周围图像相似度就会比较高(看到的都是一条在同样位置的边)，因此也不会被认为是角。只有在那些与附近像素的周围图像都很不相似的像素，才会被认为是“角”。
如果我们将这种与周围的相似程度量化(使用误差平方和)，并且找出整个图像的局部最大值(局部最不相似的点)，这些局部最大值就很有可能是我们想要侦测到的“角”。