改进的 SUSAN 算法

资 源 简 介

改进的 SUSAN 算法

详 情 说 明

改进的SUSAN算法是一种针对传统SUSAN边缘检测方法的优化方案。SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）是一种基于区域的图像处理算法，主要用于边缘检测和角点识别。与传统方法相比，改进后的算法在自适应阈值方面有显著提升。

算法核心思想是通过分析像素邻域内相似亮度区域的大小来判断特征点。每个像素周围定义一个圆形模板，比较模板内像素与中心像素的亮度差异。改进的关键在于动态调整判断相似性的阈值，使其能够适应不同区域的亮度变化。

自适应阈值机制通常结合局部图像统计特性，比如根据区域标准差或梯度幅值自动计算最佳阈值。这种方法解决了传统固定阈值在复杂光照条件下效果不佳的问题，使得算法对光照变化和噪声具有更好的鲁棒性。

在边缘检测方面，改进SUSAN算法能更精确地定位边缘位置，保持边缘连续性，同时有效抑制噪声干扰。这种自适应特性特别适用于医学影像、工业检测等对精度要求较高的应用场景。