基于SUSAN算子的自适应图像边缘与角点检测MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现基于SUSAN算子的智能图像检测系统，支持自定义检测模板（如圆形模板），可精确识别图像边缘与角点特征。适用于计算机视觉和图像处理研究。

详 情 说 明

基于SUSAN算子的自适应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）算子的自适应图像边缘与角点检测系统。SUSAN算子是一种基于区域相似性的低层次图像特征检测方法，通过比较核心像素与邻域像素的灰度值相似性，计算USAN区域面积来识别边缘和角点特征。系统支持用户自定义检测模板和双阈值参数，能够灵活控制检测灵敏度与精度，适用于计算机视觉、图像分析等领域的特征提取任务。

功能特性

• 智能特征检测：基于SUSAN算法核心实现核值比较与USAN面积计算，准确识别图像边缘与角点
• 自适应模板配置：支持圆形、方形等多种检测模板形状，可自定义模板尺寸实现多尺度检测
• 参数灵活调节：通过对比度阈值(t)控制边缘敏感度，几何阈值(g)调节角点检测精度
• 噪声预处理：可选高斯滤波参数，有效抑制噪声对检测结果的影响
• 结果可视化：输出边缘二值化图像、角点标记图像、角点坐标矩阵及检测参数报告

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为单通道灰度图像（JPG/PNG/BMP格式），建议分辨率不低于256×256像素

1. 参数配置：

- 噪声过滤参数：设置高斯滤波标准差（默认为0，表示不进行滤波） - 模板参数：选择模板形状（圆形/方形等），指定模板尺寸（半径或边长） - 阈值设置：调整对比度阈值t（通常10-30）和几何阈值g（通常0.1-0.5）

1. 执行检测：运行主程序，系统将自动完成图像预处理、特征检测和结果输出

1. 输出结果：

- edge_detection.png：边缘检测二值图像（白色为边缘） - corner_detection.png：角点检测结果（原图叠加红色角点标记） - corner_coordinates.mat：角点坐标矩阵（N×2格式） - detection_report.txt：检测参数与性能报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：≥4GB RAM（处理高分辨率图像时建议≥8GB）
• 存储空间：≥500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包含图像读取与格式验证、噪声预处理模块的调用、检测模板的生成与配置、SUSAN算法核心计算逻辑的实现、边缘与角点的分类判定与坐标提取、结果图像的可视化生成以及检测报告的文件输出等功能。