基于FAST算法的高速特征点检测系统

资 源 简 介

本项目完整实现了基于加速段测试的特征点检测（FAST）算法，旨在为计算机视觉任务提供一种极高效率的角点提取方案。程序核心逻辑通过考察候选像素点周围半径为3的离散圆周上的16个像素点，并将其亮度值与中心像素进行对比。当圆周上存在连续n个像素（通常取n=9或n=12）明显亮于或暗于中心像素加上设定的阈值时，该点被判定为潜在特征点。为了实现高速处理，算法内置了决策树快速排除机制，优先检测圆周上的四个极值点，快速剔除非角点区域，极大降低了计算开销。此外，系统还包含非极大值抑制（NMS）处理模块，通过计算特征点的响

详 情 说 明

基于MATLAB的高速特征点检测（FAST）算法系统

本项目实现了一种基于加速段测试（Features from Accelerated Segment Test, FAST）的高效特征点提取系统。该系统利用离散圆周像素采样和快速排除策略，能够在保证检测精度的前提下，极大提升计算机视觉任务中角点提取的运算速度，适用于实时性要求极高的应用。

功能特性

1. 极速检测逻辑：采用经典的FAST算法架构，通过预设的快速排除机制，显著减少了非角点区域的冗余计算。
2. 灵活的参数配置：支持自定义亮度敏感度阈值、连续像素点判定标准（如FAST-9）以及非极大值抑制开关。
3. 多源数据适配：系统内置了自动化图像加载机制，支持读取标准测试图，并在资源缺失时自动生成包含噪声和几何形状的合成测试数据。
4. 非极大值抑制（NMS）：内置NMS模块，通过响应得分对特征点进行局部择优，有效消除特征点聚集现象，提升定位的唯一性。
5. 多维度结果可视化：提供特征点分布视图、带十字标记的细节增强图以及响应得分热力图。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• MATLAB 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。

实现逻辑与算法细节

系统的核心程序严格遵循以下逻辑步骤实现：

1. 预处理与环境初始化 程序首先进行内存清理与环境准备。设定关键算法参数：亮度变化阈值（控制对明暗变化的灵敏度）、连续性判定标准（默认为9点连续）以及NMS状态位。输入图像会被统一转换为灰度图及双精度浮点型，以确保后续数值计算的精度。

2. 采样圆周定义 系统定义了一个以待测像素为中心、半径为3的离散圆周，包含16个特定坐标偏移的采样点。这些采样点按照顺时针方向排列，构成FAST检测的基础邻域。

3. 二阶段快速检测机制

• 决策树快速排除：这是算法高速运行的关键。程序首先检查圆周上位于四个极点位置（1、5、9、13号像素）的亮度。根据FAST原理，若一个点是角点，这四个极点中至少有三个必须同时显著亮于或暗于中心点。若不满足此条件，程序立即跳过该点，不进行后续复杂的连续性检测，从而大幅降低了遍历成本。
• 全圆周连续性验证：对于通过初步筛选的候选点，程序提取全部16个周边的亮度值，并将其扩展为一个24（16+n-1）长度的序列。通过滑动窗口遍历，验证是否存在连续n个点满足显著亮于或暗于中心像素（中心值 ± 阈值）的条件。

4. 响应得分计算 为了衡量特征点的显著程度并支持NMS操作，系统为每个判定的特征点计算得分（Score）。得分定义为圆周上16个像素点与中心像素点亮度差值的绝对值之和。

5. 非极大值抑制（NMS）处理 在初步检测完成后，系统生成响应得分图。若开启NMS功能，程序将遍历所有得分大于0的点，检查其在3x3邻域内是否为局部最大值。只有得分最高的点才会被保留作为最终特征点，这解决了由于对比度较高导致的特征点检测重复问题。

6. 结果产出与分析 系统通过双窗口展示检测结果：

• 左视图：展示原始图像，并在检测到的坐标处叠加黄色十字标记。
• 右视图：展示标记了红色特征点的检测效果，并同步在控制台打印检测到的特征点总数。
• 热力图：通过Jet色标展示响应得分的分布情况，直观反映图像各区域的特征强度。

使用方法

1. 运行主程序函数。
2. 如需调整检测灵敏度，可修改程序开头的threshold变量（数值越大，检测出的特征点越少且越稳健）。
3. 如需改变检测标准，可修改n_consecutive变量（通常取9至12）。
4. 观察弹出的可视化界面，查看特征点在原图上的分布及对应的响应得分热力图。