USAN区域（核同值区）：和核像素的灰度相同会相信的模板像素的区域。利用这个区域的尺寸、重心、二阶矩等可以帮助检测图像的边缘和角点。利用USAN的面积作为特征可以起到增强边缘和角点的效果。
该方法不用计算微分，对噪声不敏感。
SUNAN算子边缘检测（最小（Smallest）核同值区）：检测模板有37个象素，半径为3.4象素
3,5,7,7,5,3
将模板内的每个像素的灰度值与核的灰度值进行比较：
得到一个输出：
1、用SUSAN算子检测图像中的角点
2、根据重心来确定边缘方向（重心指模板内相似与核的区域）。比较重心与核的位置可以判断边缘的方向。
用比值确定朝向
3、特点：
有噪声时的性能较好
易自动化实现
边缘的响应讲随着边缘的平滑或模糊而增强。
能够提供不依赖于模板尺寸
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SUSAN检测算子
原文：http://www.cnblogs.com/Dr-XLJ/p/3863929.html
