基于SUSAN算法的MATLAB图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现SUSAN灰度特征点检测算法，通过分析图像局部区域的灰度相似性特征，高效提取图像边缘结构。适用于灰度图像处理，具备良好的边缘定位能力与抗噪性能，代码结构清晰，便于二次开发与应用。

详 情 说 明

基于SUSAN灰度特征点的图像边缘提取系统

项目介绍

本项目实现了一种基于SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算法的灰度图像边缘检测系统。该系统通过分析图像局部区域的灰度相似性特征，利用圆形模板扫描图像并计算每个像素与邻域像素的灰度相似度，基于灰度对比度阈值自动判定边缘点位置，最终输出清晰的边缘检测结果。

功能特性

• 核心算法：采用SUSAN边缘检测算法，基于灰度相似性计算原理
• 灵活配置：支持关键参数自定义调整：

- 圆形模板半径（默认3像素） - 灰度相似度阈值（默认25） - 边缘强度阈值（默认0.5）

• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见灰度图像格式
• 丰富输出：提供多种结果展示方式：

- 二值化边缘图像（逻辑矩阵） - 边缘强度分布图（灰度矩阵） - 边缘特征点坐标数据（N×2矩阵） - 边缘检测效果对比图（原图与边缘叠加显示）

使用方法

1. 准备待处理的灰度图像文件
2. 根据需要调整检测参数（模板半径、相似度阈值等）
3. 运行主程序启动边缘检测流程
4. 查看生成的边缘检测结果图像和数据文件
5. 分析边缘强度分布和特征点位置信息

系统要求

• MATLAB运行环境（建议R2016a或更高版本）
• 支持图像处理工具箱
• 足够的内存空间处理图像数据

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，承担了以下关键功能：图像数据的读取与预处理、SUSAN边缘检测算法的完整实现、多参数配置的集成管理、边缘特征点的识别与提取、多种结果格式的输出生成以及检测效果的对比展示。该文件通过模块化设计将各个处理环节有机整合，确保整个边缘提取流程的高效执行。