MATLAB实现基于SUSAN算子的自适应模板图像边缘与角点检测系统

资 源 简 介

本项目采用SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子，通过用户自定义模板智能检测图像边缘与角点，支持自适应模板调整，适用于复杂场景下的特征提取，为图像分析提供高效工具。

详 情 说 明

基于SUSAN算子的自适应模板图像边缘与角点检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子的自适应图像特征检测系统。系统通过智能模板配置和阈值分析，能够精确识别图像中的边缘特征和角点位置，为计算机视觉应用提供可靠的特征定位解决方案。

功能特性

• 多模板支持：提供圆形、方形等多种检测模板形状，支持自定义模板尺寸参数
• 自适应检测：根据图像特性智能调整检测参数，实现最优特征识别效果
• 双模式检测：同时支持边缘检测和角点检测，满足不同应用场景需求
• 参数优化建议：基于检测效果自动生成模板参数调整建议
• 预处理功能：可选高斯滤波预处理，提升检测准确性

使用方法

输入配置

1. 输入图像：支持jpg、png、bmp等格式的灰度图像
2. 模板参数：

- 圆形模板半径：3-7像素范围可调 - 方形模板尺寸：根据需求自定义

1. 检测阈值：

- 边缘检测阈值：默认值27，可根据图像对比度调整 - 角点检测阈值：默认值12，适用于大多数场景

1. 预处理参数：可选高斯滤波sigma值，用于噪声抑制

输出结果

• 边缘检测图：二值图像明确标记边缘位置
• 角点位置图：在原图上可视化标注角点坐标
• 特征统计报告：包含边缘长度、角点数量等量化信息
• 参数优化建议：针对检测效果的参数调整指导

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、多种检测模板的生成与配置、SUSAN算子的特征响应计算、边缘与角点的双重检测逻辑、结果可视化输出以及检测效果的统计分析。该文件通过模块化设计实现了完整的特征检测流水线，支持参数灵活配置和检测结果的多格式输出。