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角点是图像的一个重要特征，具有旋转不变和不随光照条件改变而明显变化的鲁棒性识别条件，有关检测被广泛应用于光流计算、目标跟踪、运动估计和三维重构等场合。关于角点检测，国内外已有诸多学者提出了相应的方法，一种线搜索式角点检测最近刚刚提出，其相比于一些经典方法Harris， SUSAN， MIC等在准确性与快速性方面更为优良。然而我们的研究发现，线搜索式角点检测法全局固定阈值应对多变光线条件的能力显得不足，而且常需要根据图像的光线条件频繁调整有关参数，效率较低。经典的SUSAN， Harris等方法在实际应用时也存在类似问题，一般都需要进行参数的自适应调整，以免去人工频繁调整的弊端，同时提高检测率。
本文将在线搜索式角点检测基本方法的基础上，采取类似策略，根据各局部区域的对比度情况自动设定同值收缩核（以下简称：USAN）阈值。根据实际图像噪声情况，将给出高斯去噪的实施建议以及其它各参数的取值建议。通过有关设计，线搜索式角点检测变得更为实用方便，在大多数情况下，无需频繁调整参数，体现了自适应性。
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