SUSAN边缘检测

资 源 简 介

SUSAN边缘检测

详 情 说 明

SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）是一种基于局部灰度相似性的边缘检测算法，其核心思想是通过比较像素邻域内的相似灰度区域来判断边缘特征。与传统的梯度算子（如Sobel、Canny）相比，SUSAN对噪声具有更强的鲁棒性，尤其适合处理低质量的静态图像。

算法原理分为三个关键步骤： 圆形模板扫描：以目标像素为中心构建圆形邻域（典型半径为3.4像素），将邻域内每个像素与中心像素的灰度差值进行阈值比较，生成USAN区域（相似区域）。 USAN面积计算：统计差值小于阈值的像素数量，面积越小说明越可能位于边缘或角点位置。 边缘响应生成：通过几何阈值和局部非极大值抑制确定最终边缘，其中角点检测可通过USAN面积的极小值二次判断实现。

Matlab实现的核心优化点包括： 使用积分图加速圆形邻域的灰度比较 动态阈值适应不同光照条件 后处理阶段结合形态学操作消除断裂边缘

实际效果受图像内容显著影响： 高对比度图像（如工业零件）能清晰提取连续边缘 纹理复杂场景（如植被）可能产生伪边缘 建议预处理阶段配合高斯滤波平衡噪声抑制与边缘保留

该算法在医疗影像和遥感领域应用广泛，其无需梯度计算的特性可避免高频噪声放大问题，但需注意调整阈值参数以适应具体场景。