matlab練習程式（SUSAN檢測）

susan運算元既可以檢測角點也可以檢測邊緣，不過角點似乎比不過harris，邊緣似乎比不過canny。不過思想還是有點意思的。

主要思想就是：首先做乙個和原影象等大的目標影象。然後用乙個圓形的模板，用模板去遍歷原影象每個畫素，把模板內的每個畫素都和模板中心畫素比較，如果灰度小於乙個閾值，那麼就對目標影象當前和原影象相同位置的畫素加一，直到結束。目標影象中在原影象是角點的位置就會取區域性極小，所以做乙個反向的相減。img=max(img)-img,if img**如下：

; %模板中心畫素灰度和周圍灰度差別的閾值，自己設定

usan=; %當前畫素和周圍在畫素差別在t以下的個數

%這裡用了37個畫素的模板

for i=4:m-3

%沒有在外圍擴充套件影象，最終影象會縮小

for j=4:n-3

tmp=img(i-3:i+3,j-3:j+3); %先構造7*7的模板，49

個畫素 c=0

;

for p=1:7

for q=1:7

if (p-4)^2+(q-4)^2

<=12

%在其中篩選，最終模板類似乙個圓形

% usan(k)=usan(k)+exp(-(((img(i,j)-tmp(p,q))/t)^6

));

if abs(img(i,j)-tmp(p,q))

c=c+1

;

endend

endend

usan=[usan c];

endendg=2*max(usan)/3

; %確定角點提取的數量，值比較高時會提取出邊緣，自己設定

for i=1

:length(usan)

if usan(i)

usan(i)=g-usan(i);

else

usan(i)=0

;

endend

imgn=reshape(usan,[n-6,m-6])'

;figure;

imshow(imgn)

%非極大抑制

[m n]=size(imgn);

re=zeros(m,n);

for i=2:m-1

for j=2:n-1

if imgn(i,j)>max([max(imgn(i-1,j-1:j+1)) imgn(i,j-1) imgn(i,j+1) max(imgn(i+1,j-1:j+1

))]);

re(i,j)=1

;

else

re(i,j)=0

;

endend

endfigure;

imshow(re==1);

後兩幅比第一幅小，我沒進行邊緣擴充套件。

這裡是不錯的詳細原理講解。

matlab練習程式（SUSAN檢測）

susan運算元既可以檢測角點也可以檢測邊緣，不過角點似乎比不過harris，邊緣似乎比不過canny。不過思想還是有點意思的。主要思想就是 首先做乙個和原影象等大的目標影象。然後用乙個圓形的模板，用模板去遍歷原影象每個畫素，把模板內的每個畫素都和模板中心畫素比較，如果灰度小於乙個閾值，那麼就對目標...

基於matlab的SUSAN特徵檢測實現

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