MATLAB图像处理工具：基于FAST特征检测的角点与边缘识别系统

资 源 简 介

本项目运用MATLAB实现FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法，通过灰度化预处理与圆形邻域分析，精准提取图像中的关键角点及边缘特征，适用于计算机视觉和图像分析应用。

详 情 说 明

基于FAST特征检测的图像角点与边缘识别系统

项目介绍

本项目实现了高效的FAST（Features from Accelerated Segment Test）角点检测算法，能够快速准确地识别图像中的角点和边缘特征。系统通过圆形邻域像素强度比较算法，结合非极大值抑制技术和自适应阈值判定机制，实现对输入图像的高效特征提取。支持多种图像格式输入，并提供了可视化结果和检测数据输出。

功能特性

• 高效检测：采用优化的FAST算法，实现快速角点检测
• 智能预处理：自动进行灰度化处理和尺度归一化
• 参数可调：支持阈值参数调节，适应不同场景需求
• 完整输出：提供角点坐标数据、可视化结果和检测统计报告
• 格式兼容：支持jpg、png、bmp等常见图像格式

使用方法

基本使用

运行主程序，系统将自动处理默认图像并显示检测结果。

参数设置

可通过修改代码中的阈值参数来调整检测灵敏度：

• threshold：角点检测阈值（默认值为0.1），值越小检测越敏感

输出说明

程序执行后将生成以下结果：

1. 角点坐标矩阵：N×2数组，记录每个角点的(x,y)坐标
2. 可视化图像：在原图上用红色十字标记检测到的角点
3. 统计报告：包含角点数量、处理时间等关键指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了图像读取与预处理、FAST角点检测算法、非极大值抑制优化、结果可视化与数据输出等核心功能模块，通过完整的处理流程实现对角点特征的准确提取与分析。