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susan角点检测算法

MATLAB语言基础

下载此实例
  • 开发语言:MATLAB
  • 实例大小:1.33KB
  • 下载次数:7
  • 浏览次数:197
  • 发布时间:2019-10-14
  • 实例类别:MATLAB语言基础
  • 发 布 人:crayon321
  • 文件格式:.m
  • 所需积分:2
 相关标签: 算法

实例介绍

【实例简介】
【实例截图】

【核心代码】

clear all;
close all;
clc;

img=imread('susan.jpg');
img=rgb2gray(img);
imshow(img);
[m n]=size(img);
img=double(img);

t=45;   %模板中心像素灰度和周围灰度差别的阈值,自己设置
usan=[]; %当前像素和周围在像素差别在t以下的个数
%这里用了37个像素的模板
for i=4:m-3         %没有在外围扩展图像,最终图像会缩小
   for j=4:n-3 
        tmp=img(i-3:i 3,j-3:j 3);   %先构造7*7的模板,49个像素
        c=0;
        for p=1:7
           for q=1:7
                if (p-4)^2 (q-4)^2<=12  %在其中筛选,最终模板类似一个圆形
                   %   usan(k)=usan(k) exp(-(((img(i,j)-tmp(p,q))/t)^6)); 
                    if abs(img(i,j)-tmp(p,q))<t  %判断灰度是否相近,t是自己设置的
                        c=c 1;
                    end
                end
           end
        end
        usan=[usan c];
   end
end

g=2*max(usan)/3; %确定角点提取的数量,值比较高时会提取出边缘,自己设置
for i=1:length(usan)
   if usan(i)<g 
       usan(i)=g-usan(i);
   else
       usan(i)=0;
   end
end
imgn=reshape(usan,[n-6,m-6])';
figure;
imshow(imgn)

%非极大抑制
[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;
        end
   end
end

figure;
imshow(re==1);

标签: 算法

实例下载地址

susan角点检测算法

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