susan实现图像的角点检测

资 源 简 介

susan实现图像的角点检测

详 情 说 明

SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）是一种经典的图像角点检测算法，它通过分析像素局部区域灰度变化来识别角点。算法核心思想基于圆形模板内的相似像素区域统计，原理直观且计算效率较高。

实现流程主要分为三个关键步骤： 圆形模板构建：以当前像素为中心建立圆形邻域，模板半径决定检测灵敏度 相似性比较：计算模板内各像素与中心像素的灰度差异，通过阈值判断相似性 角点响应计算：统计相似像素数量形成USAN区域，根据区域面积判断角点

算法优势在于对噪声具有较强鲁棒性，且不需要图像梯度计算。参数调节方面需要注意灰度差阈值的设置，过大会导致漏检，过小则可能引入噪声误判。实际应用中常配合非极大值抑制来精确定位角点位置。

该实现通过逐像素滑动窗口完成检测，对于边缘和角点会表现出不同的USAN区域特征。相比其他角点检测方法，SUSAN在保持几何特征不变性的同时，对光照变化也有较好的适应性。