SUSAN角点检测算法
时间: 2023-10-12 22:05:30 浏览: 47
SUSAN角点检测算法是一种基于灰度的特征点获取方法,主要用于图像中的边缘和角点检测,并具有抗噪声能力强和计算速度快的特点。该算法的核心思想是通过比较像素点与其周围邻域的相似程度来确定是否为角点。SUSAN算子中的USAN(核值相似区)用于选择最佳局部平滑邻域,即选择与当前像素点最相似的邻域,以提高对噪声的抑制能力。与基于导数检测方法相比,SUSAN角点检测方法的优势在于不容易在靠近中心相邻的区域与中心区域的角响应混淆,因此在局部非极大值抑制中只需要简单地选择局部的最大值即可。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [SUSAN角点及边缘检测方法详解](https://blog.csdn.net/tostq/article/details/49305615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [SUSAN角点检测算法实现(详细版)](https://blog.csdn.net/weixin_55984718/article/details/125803774)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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