提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子(interest operator)，即运用某种算法从影像中提取我们所感兴趣的，即有利于某种目的的点。现在已提出了一系列算法各异，且具有不同特色的兴趣算子，比较知名的有Moravec点特征提取算子等，该算子是由Moravec于1977年提出，它是一种利用灰度方差提取点特征的算子。

---

算法原理

Moravec点特征提取算子的基本原理步骤如下。

• 计算各像元的兴趣值IV（interest value）。即计算各像元四个方向相邻像素灰度差的平方和，取其中的最小值作为该像素的兴趣值。

图1 Moravec算子

如图1所示，中心像素为（c,r），则该窗口四个方向相邻像素灰度差的平方和为：

其中，

取其中的最小者作为该像素点（c,r）的兴趣值，即：

• 给定一阈值，将兴趣值大于该阈值的点作为候选点。

• 选取候选点中的极值点作为特征点。即在一定大小的窗口内，将候选点中兴趣值不是最大的去掉，仅留下一个兴趣值最大者，这一操作也称为非极大值抑制。

---

代码实现

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img=np.array(Image.open('.\pic.bmp'))
rows,cols=img.shape   # 获取图像长宽
# 显示原图像
plt.figure("原图")     
plt.imshow(img,cmap='gray')     
plt.axis('off')     

# 计算各像元的兴趣值
m_hx= [[0 for i in range(cols)] for i in range(rows)]
bMatrix=[[0 for i in range(cols)] for i in range(rows)]
z=False
for i in range(5, rows-5, 1):
    for j in range(5, cols-5, 1): 
         a=((int(img[i-2,j-2])-int(img[i-1,j-1]))**2+(int(img[i,j])-int(img[i-1,j-1]))**2+(int(img[i,j])-int(img[i+1,j+1]))**2+(int(img[i+2,j+2])-int(img[i+1,j+1]))**2)
         b=((int(img[i-2,j])-int(img[i-1,j]))**2+(int(img[i-1,j])-int(img[i,j]))**2+(int(img[i,j])-int(img[i+1,j]))**2+(int(img[i+2,j])-int(img[i+1,j]))**2)
         c=((int(img[i-2,j+2])-int(img[i-1,j+1]))**2+(int(img[i,j])-int(img[i-1,j+1]))**2+(int(img[i,j])-int(img[i+1,j-1]))**2+(int(img[i+2,j-2])-int(img[i+1,j-1]))**2)
         d=((int(img[i,j-2])-int(img[i,j-1]))**2+(int(img[i,j])-int(img[i,j-1]))**2+(int(img[i,j])-int(img[i,j+1]))**2+(int(img[i,j+2])-int(img[i,j+1]))**2)
         m_xq=min(a, b, c, d)   # 取其中的最小者作为该像素点的兴趣值
         # 设置阈值，选取候选点
         if m_xq>2000:
             m_hx[i][j]=m_xq
 
# 非极大值抑制        
for i in range(5, rows-5,1 ):
    for j in range(5, cols-5,1 ): 
        max=0
        for m in range(i-2, i+2, 1):
            for n in range(j-2, j+2, 1): 
                if m_hx[m][n]>max:
                    max=m_hx[m][n]
                    m1=m
                    n1=n
                    z=True
        if z==True:
            bMatrix[m1][n1]= 1
 
# 将提取出的特征点用白色十字在原图中表示出来
for i in range(rows-2):
    for j in range(cols-2): 
        if bMatrix[i][j]==1:
            img[i+1][j]=255
            img[i][j]=255
            img[i-1][j]=255
            img[i][j+1]=255
            img[i][j-1]=255
            img[i][j+2]=255
            img[i][j-2]=255
            img[i+2][j]=255
            img[i-2][j]=255

plt.figure("特征")     
plt.imshow(img,cmap='gray')   
plt.axis('off')       
plt.show()

---

结果图

图2 原图 图3 Moravec点特征提取图

---

参考文献

[1] 张祖勋, 张剑清. 数字摄影测量学[M]. 武汉大学出版社, 1997.