基于MATLAB的SUSAN算子图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了经典的SUSAN算子算法，能够高效检测灰度图像中的边缘特征，适用于图像处理与计算机视觉应用，具有结构简洁、计算高效的特点。

详 情 说 明

基于SUSAN算子的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现经典的SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子算法，用于高效检测图像中的边缘特征。系统能够处理灰度图像，通过分析像素邻域的亮度相似性来识别边缘点，具有噪声鲁棒性强、计算效率高的特点。

功能特性

• 核心算法：采用经典的SUSAN算子进行边缘检测
• 技术特点：

- SUSAN核相似性计算技术 - 圆形模板邻域分析技术 - 自适应阈值边缘判定技术

• 主要功能：

- 图像预处理 - SUSAN核计算 - 边缘响应计算 - 阈值处理 - 边缘点标记

使用方法

输入要求

• 输入类型：灰度图像矩阵（uint8类型，取值范围0-255）
• 支持格式：JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 图像尺寸：任意尺寸的二维矩阵

可选参数

• SUSAN核半径（默认3像素）
• 相似性阈值（默认25）
• 边缘响应阈值（默认0.5）

输出结果

• 输出类型：二值边缘检测图像矩阵（logical类型）
• 输出内容：标记出的边缘点位置（边缘点为true，非边缘点为false）
• 可视化结果：带有边缘叠加的显示图像
• 数据输出：边缘点坐标矩阵和边缘强度图

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

文件说明

主程序文件整合了完整的图像边缘检测流程，包含图像读取与预处理、SUSAN核参数配置、圆形模板生成、像素邻域相似性分析、边缘响应计算、自适应阈值处理、边缘点精确定位以及结果可视化输出等核心功能模块。该文件实现了从原始图像输入到最终边缘检测结果生成的全过程自动化处理。