SUSAN角点检测算法

资 源 简 介

SUSAN角点检测算法

详 情 说 明

SUSAN算法是一种经典的角点检测方法，它的全称是Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus。该算法通过分析图像局部区域灰度相似性来识别角点，具有计算效率高、抗噪声能力强的特点。

算法核心思想是使用圆形模板在图像上滑动，比较模板内像素与中心像素的灰度差异。通过设定灰度差异阈值，统计模板内相似像素数量形成USAN区域。当模板位于角点位置时，USAN面积会明显小于其他区域，这个特性被用于角点判定。

在MATLAB实现中通常包含三个关键步骤：首先构建37像素的圆形模板，然后计算每个像素位置的USAN值，最后通过非极大值抑制筛选出真实角点。相比其他角点检测算法，SUSAN不需要计算图像梯度，对噪声有更好的鲁棒性。

该算法在数字图像处理领域常用于特征点提取、图像配准等任务，尤其适合处理结构简单的工业图像。算法参数中的灰度比较阈值和几何阈值需要根据具体图像特性进行调整，以平衡检测灵敏度和误检率。