基于MATLAB的Susan角点检测算法实现与验证系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台实现了经典的Susan角点检测算法，通过分析图像局部区域的灰度相似性精确识别角点特征。系统包含完整的图像处理流程与可视化验证模块，适用于计算机视觉与图像特征分析研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的Susan角点检测算法实现与验证系统

项目介绍

本项目实现经典的Susan（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）角点检测算法，通过分析图像局部区域的灰度相似性来识别角点特征。系统包含完整的图像预处理、核心算法实现、结果可视化和性能评估模块，能够有效检测图像中的角点位置，为后续的图像匹配、目标识别等计算机视觉任务提供基础支持。

功能特性

• 核心算法实现：采用Susan圆形模板卷积技术和局部灰度相似性比较算法
• 智能参数配置：支持圆形模板半径、角点判别阈值、边缘响应阈值等关键参数自定义
• 多格式图像支持：兼容.jpg、.png、.bmp等常见图像格式输入
• 双阈值判别机制：结合角点判别阈值和边缘响应阈值，提高检测准确性
• 完整输出体系：提供角点坐标矩阵、角点响应图、可视化标注图和统计信息
• 性能评估模块：包含角点数量统计和分布密度分析功能

使用方法

基本调用

% 读取灰度图像 img = imread('input_image.jpg');

% 使用默认参数进行角点检测 [corner_points, response_map, result_img, stats] = main(img);

高级参数配置

% 自定义参数设置 params.radius = 3; % 圆形模板半径（默认3像素） params.corner_th = 0.75; % 角点判别阈值（默认0.75） params.edge_th = 0.5; % 边缘响应阈值（默认0.5）

% 带参数调用 [corner_points, response_map, result_img, stats] = main(img, params);

结果处理示例

% 显示检测结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(img); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(result_img); title('角点检测结果');

% 输出统计信息 fprintf('检测到角点数量：%dn', stats.corner_count); fprintf('角点分布密度：%.4fn', stats.density);

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存要求：建议4GB以上RAM
• 支持平台：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的角点检测流程，包括图像读取与预处理、Susan圆形模板构建、局部区域灰度相似性计算、双阈值角点判别机制执行、检测结果可视化标注以及性能统计信息生成等功能模块，为用户提供一站式的角点检测解决方案。