1 引 言边缘是图像最基本的特征,是图像分割的第一步。经典的边缘检测方法如:Roberts,Sobel,Prewitt,Kirsch,Laplace等方法,基本都是对原始图像中象素的小邻域构造边缘检测算子,进行一阶微分或二阶微分运算,求得梯度最大值或二阶导数的过零点,最后选取适当的阀值提取边界。由于这些算法涉及梯度的运算,因此均存在对噪声敏感、计算量大等缺点。在实践中,发现SUSAN算法只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。并将SUSAN算法用于多类图像的边缘检测中,实验证明该算法非常适合含噪图像的边缘检测。 2 SUSAN边缘检测简介 2.