使用Matlab实现的SUSAN边缘检测改进算法

"MATLAB SUSAN改进算法脚本" 该资源是一个名为`edgemap.m`的MATLAB脚本文件，用于实现一种改进版的SUSAN（Smallest Uniting Circle，最小覆盖圆）边缘检测算法。SUSAN算法是一种广泛应用的图像处理技术，旨在识别图像中的对象边界，通过检测图像中强度变化快速的区域来实现边缘检测。这个特定的版本由Nicola Asuni编写，最初创建于2006年7月7日，最后一次更新为2007年5月31日。 SUSAN边缘检测算法的工作原理： 1. **基本思想**：SUSAN算法基于邻域像素的概念，将图像中的每个像素与周围的小邻域进行比较。邻域通常是一个圆形区域，因为圆形对图像的局部梯度方向不敏感。 2. **边缘检测**：对于每个像素，算法计算其邻域内像素的灰度值差异。如果邻域内的大部分像素与中心像素的灰度差值小于一定阈值，且这些像素在特定角度范围内的梯度方向接近，那么中心像素被认为可能是边缘点。 3. **改进**：在这个改进版的SUSAN算法中，可能包含了一些优化策略，例如更智能的阈值选择、抗噪声增强或速度提升等，以提高边缘检测的准确性和效率。 4. **函数参数**：`EDG=edgemap(IM,TR,KR,NR,OP)`，这表明该函数接受5个参数，`IM`是输入图像，`TR`可能代表阈值，`KR`和`NR`可能涉及邻域的大小（如半径），而`OP`可能包含其他操作选项或参数。 5. **版权与许可**：该脚本的版权属于Tecnick.com S.r.l.，并遵循GNU General Public License v.2，这意味着任何人都可以自由使用、修改和分发代码，但必须遵守GPL的条款。 这个MATLAB脚本提供了一个高效的边缘检测工具，利用了SUSAN算法的特性，并进行了优化，适用于需要精确边缘检测的图像处理任务。通过调整参数，用户可以适应不同的图像条件和应用需求。