SUSAN边缘检测算法，不计算边缘方向，只进行最简单的非极大值抑制。MATLAB

SUSAN (Scale Invariant Undersampled Non-max Suppression) 算法是一种简单而快速的边缘检测方法，它并不着重于计算每个像素点的确切边缘方向，而是专注于寻找图像中的强度梯度变化区域。它的核心思想包括以下几个步骤：

1. **尺度不变**：该算法对输入图像进行不同尺度的金字塔处理，以捕获不同大小的对象边缘。

2. **阈值处理**：在每个尺度下，应用一个阈值来区分前景和背景，然后查找像素强度突然上升的地方作为候选边缘。

3. **非极大值抑制（Non-maximum Suppression, NMS）**：只保留每个像素点附近强度最大的邻域内的像素点，忽略其他可能的方向响应，这一步简化了结果并减少了噪声。

4. **低通滤波**：通过平滑操作进一步去除噪声，并增强边缘信号。

在MATLAB中，你可以使用`edge()`函数配合`susan()`函数来应用SUSAN算法。例如：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg');
% 对图像进行SUSAN边缘检测
edges = edge(img, 'susan');
% 显示结果
imshow(edges);