Matlab中SUSAN边缘检测算法实现详解

资源摘要信息:"SUSAN边缘检测是图像处理领域中的一个重要算法，尤其在边缘检测方面有着广泛的应用。SUSAN的全称是“Small Un biased Subset of Neighboring pixels”，中文意为“邻域像素的无偏小集合”。该算法由Stephen M. Smith 和 J. Michael Brady于1997年提出，主要用于检测图像中的边缘、角点和纹理。 在SUSAN边缘检测方法中，算法通过局部圆形模板遍历整幅图像，计算模板中每个像素点与中心像素点的相似度，并根据相似度判断该点是否属于边缘。如果点与中心点的灰度差小于设定的阈值，那么这个点就认为是属于USAN（Un biased Subset of Neighboring pixels即中心点周围无偏的邻域像素集）区域。 SUSAN算法的优点在于它对噪声的鲁棒性较强，且不受图像线宽的影响。同时，由于其是一种局部操作，因此计算量较小，处理速度相对较快。 在Matlab环境中实现SUSAN边缘检测，主要的步骤包括： 1. 读取图像文件，进行预处理。 2. 设定一个圆形模板，用于覆盖图像中的每一个像素点。 3. 对于每一个像素点，使用圆形模板进行操作，计算模板内各点与中心像素点的灰度差。 4. 根据预设的阈值，判断每个像素点是否属于USAN区域。 5. 根据USAN区域的大小，计算出边缘响应值。 6. 设定一个阈值，用于判断边缘的强度，生成最终的边缘检测图像。 在提供的压缩包文件中，我们可以找到几个关键的文件： - susan.m：这是实现SUSAN边缘检测算法的主要Matlab脚本文件。 - susan_threshold.m：这个文件可能是用于设置SUSAN算法中的阈值参数。 - test_pattern.tif：这应该是一个测试图像文件，用于验证SUSAN边缘检测算法的性能。 ***.txt：此文件可能是相关资料的说明或版权信息，***是一个提供源码和资源分享的平台。 通过使用这些文件，用户可以方便地在Matlab环境中重现SUSAN边缘检测算法，进一步研究其性能以及如何调整参数以适应不同图像的边缘检测需求。"