基于SUSAN算子的自适应图像边缘与角点检测MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于SUSAN算子的自适应图像特征检测系统，支持自定义检测模板，可高效识别边缘与角点，适用于图像处理与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于SUSAN算子的自适应图像边缘与角点检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子的图像特征检测系统。系统采用创新的圆形检测模板和双阈值筛选机制，能够高效准确地识别图像中的边缘轮廓和角点特征。通过参数化设计和可视化界面，为用户提供灵活的特征检测解决方案。

功能特性

• 边缘检测：精确识别图像中的连续边缘轮廓，输出清晰的二值化边缘图
• 角点检测：精确定位图像中的角点特征，支持在原图上直观标记显示
• 自适应模板：支持圆形检测模板生成，用户可自定义模板尺寸和形状
• 参数可调：提供灰度差阈值、模板半径等关键参数的可调节功能
• 多模式检测：支持边缘检测、角点检测及混合模式三种检测方式
• 可视化展示：实时显示原图、边缘检测结果和角点标记图像
• 统计输出：提供特征点坐标、数量统计和处理时间等详细信息

使用方法

1. 图像输入：支持常见格式（jpg、png、bmp等）的灰度图像或彩色图像，系统自动进行灰度转换
2. 参数设置：

- 圆形模板半径：默认3-4像素，可根据图像分辨率调整 - 灰度差阈值：默认25-30，影响检测灵敏度 - 检测模式选择：边缘检测/角点检测/混合模式

1. 自定义模板：可选输入自定义二进制模板矩阵进行特殊形状检测
2. 结果输出：

- 边缘检测二值图像 - 角点标记结果图 - 特征点坐标矩阵 - 检测统计报告 - 模板形状可视化

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像数据读取与预处理、检测参数配置界面、SUSAN算法核心计算模块、特征点筛选与分类处理、多模式检测结果生成、可视化结果显示与输出以及检测统计信息计算与报告功能。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供完整的特征检测解决方案。