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。