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摘要提出了一種改進的susan角點檢測算法，在原有的SUSAN算子的基礎上，針對原算子需要人為的提供閾值的不便，提出了一種自動閾值的檢測方法。同時，在角點檢測完成后，根據(jù)角點的形狀特點，進一步的對角點進行了判斷，提高了角點的識別效果。

關(guān)鍵詞角點檢測；SUSAN算法；角點形狀；自適應閾值

0引言

SUSAN算法是1997年英國牛津大學的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：與每一圖像點相關(guān)的局部區(qū)域具有相同的亮度。下面介紹SUSAN角點檢測準則。

1SUSAN算子

將位于圓形窗口模板中心等待檢測的象素點稱為核心點。假設圖像中無紋理存在，稱與核心點具有一樣的灰度值的區(qū)域為USAN（UnivalueSegmentAssimiltingNucleus）。圖(1)給出了USAN的三種典型形狀：

(a)核心點在USAN內(nèi)(b)核心點是邊緣點(c)核心點是角點

圖(1)

由圖(1)可以清楚的看到，當核心點位于USAN區(qū)域內(nèi)時，USAN區(qū)域面積最大；當核心點位于邊緣時，USAN區(qū)域相當于整個領域面積的一半；當核心點的USAN區(qū)域最小時，核心點是角點。利用這個原理，Smith等人提出了最小核心值相似區(qū)域(SUSAN，SmallestUnivalueSegmentAssimilatingNucleus)的角點檢測算法。

SUSAN算子使用的是圓形模板進行角點檢測，一般使用的模板的半徑為3~4個像素，如圖(2)所示。

圖(2)SUSAN圓形模板

將模板中的各點亮度與核心點的亮度利用下面的函數(shù)進行比較，

(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函數(shù)進行比較，然后計算出函數(shù)C的和值n。

(2)

和值n就是USAN(univaluesegmentassimilatingnucleus)區(qū)域的像素個數(shù)，就是USAN區(qū)域的面積，然后把這個面積和幾何閾值進行比較，得到最后的響應函數(shù)：

(3)

上式中，R為響應函數(shù)，g為閾值，通常在探測角點時取值為1/2模板的像素個數(shù)，當采用7×7的模板時，g=37×1/2。

2SUSAN算子的改進算法

通常在實際的應用中，對于比較函數(shù)我們通常采用下面的比較函數(shù)：

(4)

采用這個函數(shù)可以使比較函數(shù)具有更好的穩(wěn)定性，當圖像中的像素亮度值有很小的變化后，對于c的取值不會產(chǎn)生很大的影響。

灰度差別閾值t能夠體現(xiàn)出算法檢測到的角點的最小對比度，同時該值也是忽略噪聲的最大值。它的大小決定了在不同的對比度圖像中提取特征值的多少，因此，對于不同的對比度和噪聲的圖像，取值t應該不同，從而達到最好的提取效果。

本文提出了一種灰度差別閾值的自適應提取算法，其提取公式如下：

(5)

上式中，l為采用大律法計算圖像的閾值，Ii為圖像的灰度值。

3角點的進一步篩選

角點的形狀大致可以分為以下幾種：L型，T型，Y型，X型等等，如圖(3)所示。

L型T型Y型X型

圖(3)角點的形狀

定義如圖(4)所示的模板，如果中心點在a、b、c、d的四個方向上只有一個方向灰度值變化不大，那么該點則肯定不是角點，應該排除在外。應用這個原理，對上面找出的角點進行進一步的篩選，可以提高角點的準確性?？梢岳檬?6)進行篩選。

圖(4)角點篩選模板

(6)

上式中，I表示圖像中像素的灰度值，t為閾值。由于本例是采用Matlab進行的檢測試驗，因此圖像的原點定義在圖像的左上角。通過試驗證明，采用該方法，可以進一步的提高角點的檢測精度。

參考文獻

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