图像角点检测是图像处理的基本任务之一,在数字图像处理领域里,角点一直是一种非常直观和重要的局部特征,对掌握目标轮廓特征具有决定作用。角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点,角点是图像的一种重要局部特征。其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。本文基于数字图像对亚像素级角点检测做了深入的研究,提出了经典角点检测算法和基于曲线拟合的亚像素边缘检测算法相结合的亚像素角点检测算法。本文首先通过实验比较,选择了高效、准确的经典像素级角点检测算子,为进一步的亚像素角点精确定位提供了保障。然后,为得到更为精确的角点位置,对各类亚像素边缘定位算子的工作原理进行了简单的分析,研究了二维灰度矩法、高斯拟合法定位精度和定位稳定性,并通过计算机模拟实验对其性能进行了比较,得出了最优的亚像素边缘定位算子。检测到亚像素边缘后,通过相邻的亚像素边缘求交点的方法,即可获得亚像素级角点位置。在亚像素角点检测算法中,利用多项式插值将经典像素级Harris算法改进为亚像素级角点检测的算法获得了大量的应用,因此本文最后,将本文提出的亚像素检测算子和改进的Harris算法进行了实验对比。分别将检测出的角点坐标应用于张正友的标定算法中,计算出各自的残差,通过比较两算法对应的残差,证明了本文的算法可以获得更高的精度。