基于SUSAN算子的图像角点检测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现SUSAN角点检测算法，通过分析图像局部区域灰度相似性自动识别角点特征。该实现能够有效处理输入图像，为计算机视觉应用提供可靠的角点检测解决方案。

详 情 说 明

基于SUSAN算子的图像角点检测MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了经典的SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）角点检测算法。该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，具有计算效率高、抗噪声能力强等特点。系统能够自动处理输入图像，利用圆形模板扫描像素邻域，计算USAN面积并应用非线性阈值处理来判定角点位置，最终输出带有角点标记的可视化结果和角点坐标数据。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现SUSAN角点检测算法，包括圆形模板构建、灰度相似性比较和USAN面积计算
• 参数可调节：支持亮度阈值、几何阈值等关键检测参数的灵活调整
• 多格式支持：支持.jpg、.png、.bmp等多种常见图像格式输入
• 结果可视化：在原图上用醒目标记点突出显示检测到的角点位置
• 数据输出：提供角点坐标矩阵和包含角点数量、处理时间等统计信息的检测报告

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为单通道8位灰度图像，建议分辨率不低于128×128像素
2. 参数设置：根据需要调整亮度阈值和几何阈值参数（可选）
3. 运行检测：执行主程序开始角点检测过程
4. 查看结果：

- 可视化窗口显示带有角点标记的原图 - 命令行输出角点坐标矩阵和检测统计信息 - 角点数据可保存为MAT文件供后续分析使用

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 内存要求：建议至少4GB RAM，处理高分辨率图像时需要更大内存
• 图像处理工具箱：需要MATLAB Image Processing Toolbox支持

文件说明

主程序文件实现了完整的SUSAN角点检测流程，包括图像读取与预处理、圆形检测模板构建、像素邻域灰度相似性分析、USAN面积计算与阈值判断、角点坐标提取与验证，以及最终结果的可视化输出与数据保存功能。该文件整合了算法各模块的协调运作，确保检测过程的准确性和效率。