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角點是圖像的一個重要特征，具有旋轉不變和不隨光照條件改變而明顯變化的魯棒性識別條件，有關檢測被廣泛應用于光流計算、目標跟蹤、運動估計和三維重構等場合。關于角點檢測，國內外已有諸多學者提出了相應的方法，一種線搜索式角點檢測最近剛剛提出，其相比于一些經典方法Harris， SUSAN， MIC等在準確性與快速性方面更為優良。然而我們的研究發現，線搜索式角點檢測法全局固定閾值應對多變光線條件的能力顯得不足，而且常需要根據圖像的光線條件頻繁調整有關參數，效率較低。經典的SUSAN， Harris等方法在實際應用時也存在類似問題，一般都需要進行參數的自適應調整，以免去人工頻繁調整的弊端，同時提高檢測率。
本文將在線搜索式角點檢測基本方法的基礎上，采取類似策略，根據各局部區域的對比度情況自動設定同值收縮核（以下簡稱：USAN）閾值。根據實際圖像噪聲情況，將給出高斯去噪的實施建議以及其它各參數的取值建議。通過有關設計，線搜索式角點檢測變得更為實用方便，在大多數情況下，無需頻繁調整參數，體現了自適應性。
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