matlab平台下用SuSan算法检测眼睛角点

资 源 简 介

matlab平台下用SuSan算法检测眼睛角点

详 情 说 明

在MATLAB平台上使用SuSan算法进行眼睛角点检测是一种有效的图像处理方法。SuSan（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算法作为经典的角点检测技术，特别适用于眼睛这类具有明显拐点的生物特征识别。

该方法首先需要对输入的人脸图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化等操作来增强对比度。然后算法通过分析像素邻域内的灰度一致性来识别潜在角点，其中眼睛的内外眼角由于存在明显的灰度变化，能够被有效识别。SuSan算法通过比较圆形模板内像素与中心点的差异来定位角点，这种圆形对称的检测方式使其对眼睛这种具有放射状特征的部位特别敏感。

实际应用中，通常会先定位人脸区域，再通过先验知识缩小眼睛的搜索范围，最后在眼部ROI区域内应用SuSan算法。这种方法能显著提高检测效率并减少误检。对于光照变化和部分遮挡的情况，SuSan算法配合适当的预处理和后处理方法仍能保持较好的鲁棒性。