MATLAB实现的SUSAN算子图像角点与边缘检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台完整实现SUSAN算子算法，专门用于图像处理中的角点检测和边缘特征提取。通过分析像素邻域灰度相似性，能够准确识别图像的关键特征点。

详 情 说 明

基于SUSAN算子的图像角点与边缘检测系统

项目介绍

本项目完整实现了SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子的图像处理算法。该算法通过分析像素邻域灰度相似性，能够有效地进行图像角点检测和边缘检测。系统采用圆形模板卷积和USAN区域面积统计技术，具备良好的噪声鲁棒性，提供了从预处理到结果可视化的完整解决方案。

功能特性

• 双重检测能力：支持图像角点检测和边缘检测两种核心功能
• 噪声鲁棒处理：采用圆形模板和几何阈值机制，有效抵抗噪声干扰
• 可视化分析：提供USAN面积分布热力图和角点响应函数曲面图
• 量化评估：输出检测准确率、误检率等量化指标和性能报告
• 参数可配置：支持圆形模板半径、几何阈值等关键参数灵活调整
• 噪声测试：可选噪声添加功能，便于算法鲁棒性验证

使用方法

输入要求

• 测试图像：支持jpg、png、bmp等标准格式的灰度图像
• 参数配置：

- 圆形模板半径（默认3像素） - 几何阈值（默认0.5） - 角点响应阈值（支持自适应计算）

• 噪声参数：可选添加噪声用于算法测试

输出结果

1. 角点/边缘检测结果图（原图标记特征点）
2. USAN面积分布热力图
3. 角点响应函数曲面图
4. 量化评估指标（准确率、误检率）
5. 算法性能报告（处理时间、特征点数量）

运行流程

1. 加载输入图像并进行预处理
2. 执行SUSAN核心算法计算
3. 应用双阈值检测和非极大值抑制
4. 生成检测结果和可视化图表
5. 输出量化评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持主流操作系统（Windows/Linux/macOS）
• 建议内存4GB以上，用于处理较大尺寸图像

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像加载与预处理、SUSAN算子卷积计算、USAN区域面积统计分析、角点响应函数构建、双阈值检测与非极大值抑制处理、检测结果可视化展示以及性能评估指标计算等完整功能模块。