資源描述：
《SUSAN檢測算法概述.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、SUSANSUSAN檢測算法SUSAN檢測算法概述SUSAN算法是1997年英國牛津大學(xué)的Smith等人提出的一種處理灰度圖像的方法。探測算子的基本原理是：與每一圖像點(diǎn)相關(guān)的局部區(qū)域具有相同的亮度。下面介紹SUSAN角點(diǎn)檢測準(zhǔn)則。1111SUSANSUSANSUSAN算子SUSAN算子將位于圓形窗口模板中心等待檢測的象素點(diǎn)稱為核心點(diǎn)。假設(shè)圖像中無紋理存在，稱與核心點(diǎn)具有一樣的灰度值的區(qū)域?yàn)閁SAN（UnivalueSegmentAssimiltingNucleus）。圖(1)給出了USAN的三種典
2、型形狀：圖(1)由圖(1)可以清楚的看到，當(dāng)核心點(diǎn)位于USAN區(qū)域內(nèi)時(shí)，USAN區(qū)域面積最大；當(dāng)核心點(diǎn)位于邊緣時(shí)，USAN區(qū)域相當(dāng)于整個(gè)領(lǐng)域面積的一半；當(dāng)核心點(diǎn)的USAN區(qū)域最小時(shí)，核心點(diǎn)是角點(diǎn)。利用這個(gè)原理，Smith等人提出了最小核心值相似區(qū)域(SUSAN，SmallestUnivalueSegmentAssimilatingNucleus)的角點(diǎn)檢測算法。SUSAN算子使用的是圓形模板進(jìn)行角點(diǎn)檢測，一般使用的模板的半徑為3~4個(gè)像素，如圖(2)所示。圖(2)SUSAN圓形模板將模板中的各點(diǎn)亮
3、度與核心點(diǎn)的亮度利用下面的函數(shù)進(jìn)行比較，(1)在上式中為圖像中像素的灰度值，t為灰度差別的閾值，為模板中心的像素，為其他的像素，C為比較函數(shù)。模板中所有的像素都用這個(gè)函數(shù)進(jìn)行比較，然后計(jì)算出函數(shù)C的和值n。(2)和值n就是USAN(univaluesegmentassimilatingnucleus)區(qū)域的像素個(gè)數(shù)，就是USAN區(qū)域的面積，然后把這個(gè)面積和幾何閾值進(jìn)行比較，得到最后的響應(yīng)函數(shù)：(3)上式中，R為響應(yīng)函數(shù)，g為閾值，通常在探測角點(diǎn)時(shí)取值為1/2模板的像素個(gè)數(shù)，當(dāng)采用7×7的模板時(shí)，g
4、=37×1/2。2222SUSANSUSANSUSAN算子的改進(jìn)算法SUSAN算子的改進(jìn)算法通常在實(shí)際的應(yīng)用中，對(duì)于比較函數(shù)我們通常采用下面的比較函數(shù)：(4)采用這個(gè)函數(shù)可以使比較函數(shù)具有更好的穩(wěn)定性，當(dāng)圖像中的像素亮度值有很小的變化后，對(duì)于c的取值不會(huì)產(chǎn)生很大的影響?；叶炔顒e閾值t能夠體現(xiàn)出算法檢測到的角點(diǎn)的最小對(duì)比度，同時(shí)該值也是忽略噪聲的最大值。它的大小決定了在不同的對(duì)比度圖像中提取特征值的多少，因此，對(duì)于不同的對(duì)比度和噪聲的圖像，取值t應(yīng)該不同，從而達(dá)到最好的提取效果。333、3、、、問題
5、分析問題分析及改進(jìn)SUSAN檢測方法是對(duì)噪聲和圖像的旋轉(zhuǎn)具有魯棒性的優(yōu)秀的檢測方法之一，但是它無法檢測所有應(yīng)該檢測出的角點(diǎn)。在一些情況下也會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的檢測，漏檢和誤檢等問題都限制其應(yīng)用。1）去除偽角點(diǎn)方法1：計(jì)算USAN區(qū)域的重心，然后計(jì)算重心與模板中心的距離，如果距離較小則不是正確的角點(diǎn)。方法2：計(jì)算USAN區(qū)域的重心，判斷該重心與模板中心的連線所經(jīng)過的像素點(diǎn)是否都屬于USAN區(qū)域，如是，則該模板中心點(diǎn)就是角點(diǎn)。這個(gè)方法加強(qiáng)了USAN區(qū)域的一致性，在有些圖像中尤其是有噪聲的情況下是非常必要的。2
6、）非極大值抑制在角點(diǎn)所在的位置附近區(qū)域，響應(yīng)函數(shù)可能都具有較高的值，而只有在局部有最大值的位置才是角點(diǎn)的正確位置，所以需要進(jìn)行非極大值抑制。444編程實(shí)現(xiàn)流程4編程實(shí)現(xiàn)流程1）使用圓形模板遍歷圖像；2）使用式（1）或（4）相似比較函數(shù)對(duì)模板中各點(diǎn)計(jì)算相似度；3）設(shè)置一個(gè)閾值，其值小于邊緣檢測的值，這里取g=nMax/2,；利用式（3）產(chǎn)生角點(diǎn)響應(yīng)；4）去除偽角點(diǎn)；5）非極大值抑制。2014-1-9
