双目视觉中的角点检测算法研究

基于机器视觉对苹果进行在线检测分级，包括苹果图像处理和大小形状、颜色、缺陷分级算法。

使用susan算法实现角点检测

matlab平台上，实现css角点检测的算法。有界面。

该算法在保持平均误匹配率与前者相接近的情况下，有效地降低了算法 时间复杂度，加快了算法的计算速度，体现了局部优化方法和全局优化方法相结 合的互补优势。

为了提高角点检测的准确性和快速性，通过分析穿过角点的直线所具有的特性，提出了一种基于非终结线数目的快速角点检测算法。该算法以当前像素为核心作用一个圆形模板，计算穿过核心的非终结线的数目换算值，当该值位

为了准确地在三维网格模型上定位特征角点，提出了一种基于变形分析的三维Susan角点检测算法。算法首先利用邻接区域信息定义顶点的变形函数，由变形函数值得到候选角点集合；对于候选角点，设定比较区域，在区域

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑，因而对一些图像进行角点提取时，存在角点信息丢失和位置偏移等现象，而B样条函数可以收敛于高斯函数，并具有良好的逼近能力和紧支性等一

GUI界面中要有Harris算法，Forstner算法，SUSAN算法和Harris-Laplace角点检测算法，可以分别检测输入图像中的角点，点击算法按钮，输出检测前和检测后的图像，其中检测后的图像

图像角点检测方法的研究，对于研究角点检测很有用处，里面介绍了几种角点检测的算法

一种基于SUSAN的综合改进的角点检测算法，潘炜，景晓军，角点是数字图像中重要的几何特征之一，角点的准确提取对于图像匹配、目标识别等领域具有重要意义。本文首先深入讨论了SUSAN（Smalles