Harris Corner Detector(하리스 코너 검출기)는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 사용되는 코너 검출 알고리즘 중 하나이다. 이 알고리즘은 이미지에서 관심 있는 코너 지점을 검출하기 위해 사용된다. 코너는 이미지에서 물체의 모서리, 모퉁이, 구석과 같이 뾰족한 지점을 나타내며, 두 개 이상의 에지(이미지에서 밝기의 급격한 변화)가 만나는 지점이다.
Harris corner detector는 다음과 같은 주요 아이디어를 기반으로 작동한다:
-
밝기 변화 검출: Harris 코너 검출기는 이미지 내의 각 픽셀에서 밝기의 변화를 검출한다. 픽셀 주변의 작은 윈도우(일반적으로 3x3 또는 5x5)를 사용하여 밝기의 변화를 계산한다.
-
코너 응답 함수: 코너 지점을 검출하기 위한 코너 응답 함수를 정의한다. 이 함수는 특정 픽셀에서 밝기 변화의 크기와 방향에 따라 코너 가능성을 나타낸다.
-
응답 함수 최대화: Harris 코너 검출기는 코너 응답 함수가 지역적으로 최대화되는 지점을 찾는다. 이 지점은 코너로 간주된다.
Harris 코너 검출기는 코너의 위치, 코너 응답 값, 그리고 코너의 뾰족한 정도를 제공한다. 이 알고리즘은 이미지 내의 뾰족한 지점을 검출하기 위해 주로 사용되며, 특징 매칭, 객체 추적, 이미지 스티칭, 카메라 캘리브레이션 및 구조화된 3D 모델 생성과 같은 다양한 응용 분야에서 활용된다.
