susan算子matlab

Susan算子是一种用于边缘检测和特征提取的图像处理算法。在MATLAB中，可以使用以下代码实现Susan算子：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% Susan算子参数设置
radius = 3;
threshold = 0.5;
% 使用Susan算子
edge_img = edge(gray_img, 'susan', threshold, radius);
% 显示结果
imshow(edge_img);

其中，'image.jpg'是要处理的图像文件名，radius是Susan算子的半径，threshold是阈值。函数edge()用于实现边缘检测，'susan'表示使用Susan算子。最后使用imshow()函数显示处理结果。

相关问题

susan算子matlab代码

由于您没有具体说明要求的算子，我提供一个例子：Sobel算子。

Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，可以通过计算像素点周围像素值的差异来确定边缘位置。具体实现如下：

1. 水平方向上的Sobel算子：

sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];

2. 垂直方向上的Sobel算子：

sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];

3. 在Matlab中使用Sobel算子进行边缘检测：

img = imread('lena.jpg'); % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img); % 将图像转换为灰度图像
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; % 水平方向上的Sobel算子
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]; % 垂直方向上的Sobel算子
Gx = conv2(double(gray_img), sobel_x, 'same'); % 计算水平方向上的梯度
Gy = conv2(double(gray_img), sobel_y, 'same'); % 计算垂直方向上的梯度
G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2); % 计算梯度幅值
imshow(G, []); % 显示边缘检测结果

上述代码中，使用imread()函数读取图像，并使用rgb2gray()函数将图像转换为灰度图像。然后，定义水平和垂直方向上的Sobel算子，并使用conv2()函数计算图像在两个方向上的梯度。最后，使用sqrt()函数计算梯度幅值，并使用imshow()函数显示边缘检测结果。

注意：在计算梯度幅值时，需要使用double()函数将图像数据类型转换为double类型，以避免数据溢出。同时，使用[]作为imshow()函数的第二个参数可以自动调整图像的显示范围。

susan算子 matlab,角点检测（3）SUSAN算子

SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）算子是一种基于像素灰度值差异的角点检测算法，可以用于图像处理和计算机视觉中的特征提取。

在MATLAB中，使用SUSAN算子进行角点检测可以通过以下步骤实现：

1. 读入需要进行角点检测的图像。

img = imread('image.jpg');

2. 对图像进行灰度化处理。

gray_img = rgb2gray(img);

3. 定义SUSAN算子的半径和阈值。

radius = 3;
threshold = 20;

4. 对每个像素进行SUSAN算子操作，得到角点响应值。

corners = zeros(size(gray_img));
for i = radius+1:size(gray_img,1)-radius
    for j = radius+1:size(gray_img,2)-radius
        window = gray_img(i-radius:i+radius,j-radius:j+radius);
        diff = abs(window - gray_img(i,j));
        n = sum(diff(:) <= threshold);
        r = n / ((2*radius+1)^2 - 1);
        corners(i,j) = exp(-(1-r)^2/0.1);
    end
end

5. 对角点响应值进行非极大值抑制，得到最终的角点检测结果。

max_corners = imregionalmax(corners);
[x,y] = find(max_corners);
imshow(img); hold on;
plot(y,x,'r.','MarkerSize',10);

以上就是使用SUSAN算子进行角点检测的MATLAB实现步骤。需要注意的是，SUSAN算子的性能受到半径和阈值的选择影响，需要根据具体应用场景进行调整。