今天就跟大家聊聊有关SUSAN特征指的是什么,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
SUSAN算子是一种高效的边缘和角点检测算子,并且具有结构保留的降噪功能。
我们首先来看下面这个图:
该图是在一个白色的背景上,有一个深度颜色的区域(dark area),用一个圆形模板在图像上移动,若模板内的像素灰度与模板中心的像素(被称为核Nucleus)灰度值小于一定的阈值,则认为该点与核Nucleus具有相同的灰度,满足该条件的像素组成的区域就称为USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus)
接下来,我们来分析下上图中的五个圆形模的USAN值。对于上图中的e圆形模板,它完全处于白色的背景中,根据前面对USAN的定义,该模板处的USAN值是最大的;随着模板c和d的移动,USAN值逐渐减少;当圆形模板移动到b处时,其中心位于边缘直线上,此时其USAN值逐渐减少为最大值的一半;而圆形模板运行到角点处a时,此时的USAN值最小。因此通过上面的描述:我们可以推导出:边缘处的点的USAN值小于或等于最大值一半。由此,我们可以得出SUSAN提取边缘和角点算法的基本原理:在边缘或角点处的USAN值最小,可以根据USAN区域的大小来检测边缘、角点等特征的位置和方向信息。
下面我们用公式来描述前面的内容:SUSAN算子通过用一个圆形模板在图像上移动,一般这个圆形模板的半径是(3.4pixels)的包含37个像素。模板内的每一个像素与中心像素进行比较,比较方式如下所示:
其中是中心像素,是掩膜内的其他像素,t是一个像素差异阈值(通常对于对比度比较低的区域,选取较小的t;反之,则t的阈值可以选择大些)。 接着,对上式进行统计,统计方式如下式:
得到的n值就是USAN的大小。得到USAN值后,通过阈值化就可以得到初步的边缘响应,公式表示如下:
其中,g为:
就是g的取值为USAN最大值的3/4。USAN值越小,边缘的响应就越强。
得了初始的边缘响应进行非极大值抑制,就可以得到图像的边缘信息了。上张SUSAN边缘检测的效果图:
以上完成了SUSAN检测边缘的功能,
利用SUSAN算子检测角点的步骤:
利用圆形模板遍历图像,计算每点处的USAN值
设置一阈值g,一般取值为1/2(Max(n), 也即取值为USAN最大值的一半,进行阈值化,得到角点响应
使用非极大值抑制来寻找角点。
通过上面的方式得到的角点,存在很大伪角点。为了去除伪角点,SUSAN算子可以由以下方法实现:
计算USAN区域的重心,然后计算重心和模板中心的距离,如果距离较小则不是正确的角点;
判断USAN区域的重心和模板中心的连线所经过的像素都是否属于USAN区域的像素,如果属于那么这个模板中心的点就是角点。
SUSAN算子是一个原理简单、易于了解的算子。由于其指数基于对周边象素的 灰度比较,完全不涉及梯度的运算,因此其抗噪声能力很强,运算量也比较小;同时,SUSAN算子还是一个各向同性的算子;最后,通过控制参数t和g,可以根据具体情况很容易地对不同对比度、不同形状的图像通过设置恰当的t和g进行控制。比如图像的对比度较大,则可选取较大的t值,而图像的对比度较小,则可选取较小的t值。总之,SUSAN算子是一个非常难得的算子,不仅具有很好的边缘检测性能;而且对角点检测也具有很好的效果。
看完上述内容,你们对SUSAN特征指的是什么有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。