opencv的susan角点检测算法_susan算子角点检测

角点检测算法概述：

目前的角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。角点是图像很重要的特征，对图像图形的理解和分析有很重要的作用。对灰度图像、二值图像、边缘轮廓曲线的角点检测算法进行综述，分析了相关的算法，并对各种检测算法给出了评价。

角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于 模板和基于模板梯度组合3类方法，其中基于模板的方法主要考虑 像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化，将与邻点 亮度对比足够大的点定义为角点。常见的基于 模板的角点检测算法有Kitchen-Rosenfeld角点检测算法，Harris角点检测算法、KLT角点检测算法及SUSAN角点检测算法。和其他角点检测算法相比，SUSAN角点检测算法具有算法简单、位置准确、抗 噪声能力强等特点。

susan算子原理：
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。