susan算子c语言（算子求解法）
摘要：
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susan算子的介绍
SUSAN 算子是一种很有特色的基元检测算子，它只使用一个圆形模板来得到各向同性的响应。它不仅可以检测出图像中目标的边缘点，而且能较鲁棒地检测出图像中目标上的角点（局部曲率较大的点）。
（1）在用SUSAN算子对边缘和角点进行检测时不需要计算微分，这使得SUSAN算子对噪声更加鲁棒。（2）SUSAN检测算子能提供不依赖于模板尺寸的边缘精度。
SUSAN算子是一种基于图像局部灰度特征的算法，利用一个圆形的模板对图像进行扫描，比较模板内部的点与模板中心点的灰度值，如果灰度差值小于一定的阈值，就认为该点与中心点的灰度相同。
Harris算子介绍：该算子是C．Harris和M．J．Stephens在1988年提出的一种点特征提取算子。
据悉，被网友称为小仙女的susan苏才17岁，目前在海外求学，虽然年纪比较小，但是她现在有着超越很多同龄人的想法，只想追寻内心真实自己的她也希望在将来能做自己想做的事。
susan是什么意思介绍如下：英/suzn/。美/suzn/。
susan算子的susan算子边缘检测
1、当圆形模板完全处在背景或目标中时，USAN 区域面积最大；当模板移向目标边缘时，USAN 区域逐渐变小；当模板中心处于边缘时，USAN 区域很小；当模板中心处于角点时，USAN 区域最小。
2、SUSAN 算子是一种很有特色的基元检测算子，它只使用一个圆形模板来得到各向同性的响应。它不仅可以检测出图像中目标的边缘点，而且能较鲁棒地检测出图像中目标上的角点（局部曲率较大的点）。
3、（1）在用SUSAN算子对边缘和角点进行检测时不需要计算微分，这使得SUSAN算子对噪声更加鲁棒。（2）SUSAN检测算子能提供不依赖于模板尺寸的边缘精度。
4、边缘检测困难在于物体之间相接触、互遮挡或者由于噪声等原因引起的边缘间断。
5、SUSAN ( Small univalue segment assimilating nucleus) 算子是一种基于灰度的特征点获取方法， 适用于图像中边缘和角点的检测， 可以去除图像中的噪声， 它具有简单、有效、抗噪声能力强、计算速度快的特点。
SUSAN算子的特点
1、SUSAN 算子是一种很有特色的基元检测算子，它只使用一个圆形模板来得到各向同性的响应。它不仅可以检测出图像中目标的边缘点，而且能较鲁棒地检测出图像中目标上的角点（局部曲率较大的点）。
2、SUSAN ( Small univalue segment assimilating nucleus) 算子是一种基于灰度的特征点获取方法， 适用于图像中边缘和角点的检测， 可以去除图像中的噪声， 它具有简单、有效、抗噪声能力强、计算速度快的特点。
3、SUSAN算子是一种基于图像局部灰度特征的算法，利用一个圆形的模板对图像进行扫描，比较模板内部的点与模板中心点的灰度值，如果灰度差值小于一定的阈值，就认为该点与中心点的灰度相同。
4、区域很小；当模板中心处于角点时，USAN 区域最小。因此，可以通过计算每 1 个像素的 USAN 值，并与设定的门限值进行比较， 如果该像素的 USAN 值小于门限值，则该点可以认为是 1 个边缘点。这就是 SUSAN 算法思想。
5、①计算简单：Harris 算子中只用到灰度的一阶差分以及滤波，操作简单。②提取的点特征均匀而且合理：Harris 算子对图像中的每个点都计算其兴趣值，然后在邻域中选择最优点。
到此，以上就是小编对于算子求解法的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
