matlab代码实现Susan算法

资 源 简 介

matlab代码实现Susan算法

详 情 说 明

Susan算法是一种经典的角点检测方法，以其高效性和鲁棒性在图像处理领域广泛应用。该算法通过分析像素邻域的灰度相似性来识别角点、边缘等特征，相比传统算法对噪声更具抵抗力。

算法核心思想是使用圆形模板（通常半径3.5像素）遍历图像，计算每个像素邻域内与中心像素灰度相似的区域面积（USAN值）。当模板位于平坦区域时USAN值最大，位于边缘时减小约一半，位于角点处则显著减小。通过设定几何阈值和亮度差阈值，可精确判定角点位置。

国内学者曾对原始算法进行过三点改进：1）采用自适应阈值替代固定阈值以适应不同光照条件；2）引入梯度信息增强边缘响应；3）通过非极大值抑制消除重复检测。这些优化使算法在保持实时性的同时，对低对比度图像的检测效果提升明显。

MATLAB实现时需注意：圆形模板可通过极坐标转换生成，亮度比较建议使用容忍度参数而非绝对差值，后处理阶段可结合形态学操作去除孤立噪声点。该算法在医学影像、工业检测等需要亚像素级精度的场景表现尤为突出。