SUSAN边缘检测的实现代码MATLAB

SUSAN边缘检测的实现代码，很简单容易实现

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% This function uses the SUSAN algorithm to find edges within an image
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%
% >>image_out = susan（image_inthreshold）
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% Input parameters ... The gray scale image and the threshold 
% image_out .. （class: double） image indicating found edges
% typical threshold values may be from 10 to 30
%
%
%The following steps are performed at each image pixel: 
% （ from the SUSAN webpage http://www.fmrib.ox.ac.uk/~steve/susan/susan/node4.html ）
% 
% Place a circular mask around the pixel in question. 
% Calculate the number of pixels within the circular mask which have similar brightness to 
% the nucleus. These define the USAN. 
% Subtract USAN size from geometric threshold to produce edge strength image. 
%
% Estimating moments to find the edge direction has not been implemented . 
% Non-maximal suppresion to remove weak edges has not been implemented yet.
%
% example:
%
% >> image_in=imread（‘test_pattern.tif‘）;
% >> image = susan（image_in27）;
% >> imshow（image[]） 
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%
% Abhishek Ivaturi
% 
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 function image_out = susan（imthreshold）

close all

clc

% check to see if the image is a color image...
d = length（size（im））;
if d==3
    image=double（rgb2gray（im））;
elseif d==2
    image=double（im）;
end

% mask for selecting the pixels within the circular region （37 pixels as
% used in the SUSAN algorithm

mask = （[ 0 0 1 1 1 0 0 ;0 1 1 1 1 1 0;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;0 1 1 1 1 1 0;0 0 1 1 1 0 0]）;  




% the output image indicating found edges
R=zeros（size（image））;



% define the USAN area
nmax = 3*37/4;

% padding the image
[a b]=size（image）;
new=zeros（a+7b+7）;
[c d]=size（new）;
new（4:c-44:d-4）=image;
  
for i=4:c-4
    
    for j=4:d-4
        
        current_image = new（i-3:i+3j-3:j+3）;
        current_masked_image = mask.*current_image;
   

%   Uncomment here to implement binary thresholding

%         current_masked_image（find（abs（current_masked_image-current_masked_image（44））>threshold））=0;         
%         current_masked_image（find（abs（current_masked_image-current_masked_image（44））<=threshold））=1;


%   This thresholding is more stable
                 
            
       
        current_thresholded = susan_threshold（current_masked_imagethreshold）;
        g=sum（current_thresholded（:））;
        
        if nmax            R（ij） = g-nmax;
        else
            R（ij） = 0;
        end
    end
end

image_out=R（4:c-44:d-4）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     172231  2012-08-27 10:31  SUSAN边缘检测的实现代码\1.jpg

     文件       2654  2012-08-27 16:27  SUSAN边缘检测的实现代码\susan.m

     文件        655  2005-04-20 20:09  SUSAN边缘检测的实现代码\susan_threshold.m

     文件     250454  2005-04-20 16:47  SUSAN边缘检测的实现代码\test_pattern.tif

     目录          0  2012-10-15 10:18  SUSAN边缘检测的实现代码

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