SUSAN角点检测原理

SUSAN角点检测算法是一种基于像素灰度值变化的角点检测方法，其原理如下：

1. 首先，通过对图像进行平滑处理，得到一幅模糊图像。

2. 然后，对每个像素点进行比较，检测其周围像素的灰度值与其自身灰度值的差异情况，以此来判断该像素点是否为角点。

3. 对于每个像素点，通过计算其周围像素的灰度值与其自身灰度值的差异，得到一个相似度值，并将其与预先设定的阈值进行比较。

4. 如果相似度值大于阈值，则判定该像素点为角点，否则为非角点。

5. 最后，对于检测出的角点，可以进行进一步的处理，如标记或者显示出来。

总的来说，SUSAN角点检测算法的核心思想是通过比较像素点周围像素的灰度值变化情况，来判断该像素点是否为角点，其具有计算速度快、对噪声鲁棒性高等特点，是一种常用的角点检测方法。