角点作为图像的特征之一,包含了丰富的图像信息,角点检测在图像的处理中有着非常重要的作用。在众多的角点检测算法中,Harris算法提取的效果相对较好,然而由于其需要对图像进行梯度求解及三次高斯滤波,运算量大,不适合图像的实时应用；SUSAN算法无需求导,运算速度快,比较适合边缘清晰的图像角点提取,而对于边缘模糊的图像提取效果较差；MIC算法由于采用了多栅格算法,运算速度很快,非常适合用于图像的实时处理,但是它的检测效率不高,因此本文在此基础上做进一步研究,实现一种提取效果较好的快速角点提取算法。本文重点分析了Harris算法、SUSAN算法等传统的角点检测算法,学习了这些算法的实现原理,通过实验验证了这些算法的检测效果,根据实验的结果分析了这些算法的特性,重点研究了MIC算法使用不同的模板对结果产生的影响。结合这些研究成果,针对MIC算子不能区分部分边缘点和角点的缺陷,提出了一种自适应边缘伪角点滤除的算法。在边缘清晰的情况下,使用求USAN区域的方法过滤掉边缘点；在边缘模糊的情况下,使用模板较大的插值方法计算其角点响应值。实验证明,该算法能够很好地区分出边缘点和角点,达到提耿角点的目的。在棋盘格角点提取的研究中,使用MIC算法来加快棋盘格角点检测的速度,在MIC算法初提取候选角点的基础上进一步实现棋盘格角点的定位。本文采用了两种准确定位角点的方法,一种是计算量小、易于实现的SV算法,一种是基于棋盘格特征的算法,前者通过计算对称性和方差定位棋盘格角点,后者通过棋盘格角点邻域特征定位棋盘格角点。实验表明,这两种算法能够有效快速地检测到正确的棋盘格角点,适用于棋盘格角点的实时检测。本文实现了一个图像角点检测的平台,能够准确检测到普通图像的角点和棋盘格图像的棋盘格角点。该平台提供了多种角点检测算法,在提取角点的过程中可以根据实际情况选择不同的角点检测算法进行处理。