角点检测之SUSAN

最新推荐文章于 2022-07-15 15:22:27 发布
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本文介绍了SUSAN（Univalue Segment Assimilating Nucleus）角点检测算法，包括基本概念、计算步骤和角点判断。SUSAN算法通过寻找吸收同值核心区域来检测角点，但原始算法对阈值设置敏感，易受噪声影响。针对这一问题，文章提出了自适应阈值选择和3*3矩形模板的改进方法，以提高抗噪能力和运算速度，减少了非角点的计算量。

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SUSAN角点检测

概念：
USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus) ： 吸收同值核心区  该区域中的像素点的值与核点的像素值接近
角点：拥有足够小的USAN的像素点

USAN计算：
步骤1
               （公式1）         
r0为核点，r为模板中的其他像素点，I(
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SUSAN角点检测
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SUSAN角点检测算法
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图像Susan角点检测算法代码（非常稳健的C++代码）
08-11
针对图像的Susan角点检测算法，该代码写得非常稳健，我处理非常大的遥感图像，反复调用都不会出任何问题，相信对你有所帮助，我会及时共享我的最新代码，共同学习，共同交流，共同进步
susan算子角点检测
04-28
该文件有两个不同的susan算子角点检测的matlab代码，下载往MATLAB里面拖就能用。
SUSAN角点检测算法，及其Matlab实现
zhiTjun的博客
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1、SUSAN角点检测算法步骤 （1）在图像上放置一个37个像素的圆形模板，模板在图像上滑动，依次比较模板内各个像素点的灰度与模板核的灰度，判断是否属于USAN区域。判别函数如下： 其中，r⃗0{{\vec{r}}_{0}}r0​.表示二维图像中核心点的位置，r⃗\vec{r}r表示模板中其他点的位置，I(r⃗0)I({{\vec{r}}_{0}})I(r0​)表示图像在r⃗0{{\vec{r}}_{0}}r0​处的像素值，I(r⃗)I(\vec{r})I(r)表示图像在r⃗\vec{r}r处的像素值，tt
Susan角点检测python实现（边缘检测、角点检测、重心计算、非极大值抑制）
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在计算机视觉领域，图像处理是至关重要的一步，其中角点检测是识别图像特征的重要手段之一。本文将深入探讨Susan角点检测算法，并通过Python实现这一算法，同时涉及边缘检测、重心计算以及非极大值抑制等核心概念。 ...
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综上所述，SUSAN角点检测是图像处理中的关键技术之一，尤其在数字水印、目标识别和图像匹配等领域有着广泛的应用。通过对给定的“susan.m”文件进行运行和分析，我们可以深入理解SUSAN算法的实现细节和效果，进一步...
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07-15
本压缩包包含了一些关于角点检测的经典算法实现，如Harris角点检测和SUSAN（Simplest Uniscale Cornerness Measure）角点检测，以及一个Forstner角点检测的示例。 1. **Harris角点检测**：由Chris Harris和Mike ...
SUSAN.rar_SUSAN角点检测_susan
07-15
一种改进的快速SUSAN角点检测算法. SUSAN角点检测算法对图像中的每个像素都要进行36次查表和比较的运算,浪费了大量的时间,快速SUSAN角点检测算法的具体步骤如文章所示
角点检测算法susan
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susan,角点检测,图像处理，susan,角点检测,图像处理，susan,角点检测,图像处理
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本算是基于matlab实现了一种基于角点匹配的检测算法。
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SUSAN角点检测算法实现(详细版)
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