摘要部分：圖像邊緣濾波的一緻性對于使用特征跟蹤算法來進行圖像序列的3D了解方面是非常重要的。為了迎合包含紋理和分離的特征的圖像區域，一個聯合的角點和邊緣檢測子，基于局部自相關函數，被使用，并且它被展示具有在自然圖像上具有好的一緻性。
Moravec 算子：Moravec的角點檢測子函數，通過在圖像上考慮一個局部的窗體，并且确定在各個方向上一個小量的移動所引起的圖像灰階的平均變化。有三中情形需要考慮：
1， 如果窗體圖像塊是平坦的，（即在灰階上接近不變的），那麼所有的移動将會僅僅導緻一個小的變化。
2， 如果窗體橫跨一個邊緣，然後沿着邊緣的移位将會導緻一個小的變化，但是一個對于邊緣成直角的移位将會導緻一個大的變化。
3， 如果窗體塊是一個角點或者一個孤立的點，那麼所有的移動都會導緻一個大的變化。一個角點是以能夠通過查找何時最小的由任意的移位所産生的變化是大的來檢測。
我們現在給出一個上述的數學規範。标記圖像灰階為I，由一個移位(x, y)所産生的變化E通過下式給出：
其中w指定圖像的窗體：它是一個指定矩形區域的整體，其他地方為0.移位（x， y），由{（1， 0）， （1， 1）， （0， 1）， （-1， 1）}組成。是以Moravec角點檢測子僅僅是這樣的：查找在某個門檻值之上的min(E)中的最大值。