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龙图腾网获悉上海卫星工程研究所申请的专利基于Harris和决策树的角点检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114529567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210086304.9，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权基于Harris和决策树的角点检测方法及系统是由姚赛金;赵发刚;周丽平;沈埂禾;周靖杰设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Harris和决策树的角点检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Harris和决策树的角点检测方法及系统，为基于传统Harris算法和机器智能算法决策树的图像角点检测方法，其内容包括如下步骤：首先在Harris角点检测的基础上，用高斯算子建立不同的尺度空间，通过已知角点的特征尺度建立种群，对需要检测角点的图像用顶向下递归式，从树的根节点开始，在它的内节点上行属性值的测试比较，后按定实例的属性值确定对应的分支，最后在决策树的叶子节点得结论。本发明利用了高斯算子构造尺度函数和ID3IterativeDichotomicversion3算法对图像角点实现检测。

本发明授权基于Harris和决策树的角点检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Harris和决策树的角点检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：根据图像灰度值信息，对图片进行预处理，获取图片预处理信息； 步骤S2：根据图片预处理信息，构造基于高斯算子的多尺度微分卷积函数，获取基于高斯算子的多尺度微分卷积函数构造信息； 步骤S3：根据基于高斯算子的多尺度微分卷积函数构造信息，得到已知角点和非角点函数的梯度变化，获取已知角点和非角点函数的梯度变化信息； 步骤S4：根据已知角点和非角点函数的梯度变化信息，用ID3算法对已知角点建成训练集合，获取已知角点建成训练集合信息； 步骤S5：根据已知角点建成训练集合信息，对图像所有点的函数进行训练，得到图像的角点，获取图像的角点信息； 步骤S6：根据图像的角点信息，获取基于Harris和决策树的角点检测信息； 所述步骤S2包括： 步骤S2.1：选择高斯核为尺度变换，利用Harris算法计算自相关矩阵；计算像素点在x和y方向的梯度、，用高斯核函数进行卷积，得到相关矩阵：； 其中，为卷积函数，为新的矩阵； 所述步骤S4包括： 步骤S4.1：利用角点和非角点的特征函数创造决策树集合，为矩阵中各个方向的梯度变化，集合S对于每个状态的分类的熵定义为： ； 其中，为布尔型集合，为状态分类，为子集合中第i个属性值样本数所占的比例；采用如下公式计算信息增益： ； 其中，是属性A的值域；是集合S中在属性A上值等于V的子集。

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