Susan

Se basa en el calculo de una correlacion
entre los elementos del entorno de vecindad 
considerado. 

Definimos dos umbrales:
* Umbral de contraste (t): si deseamos resaltar 
  bordes mas suaves o mas fuertes (aprox. 50)
* Umbral geometrico(g): tiene en cuenta la 
  geometria de los elementos a detectar (bordes,
  o esquinas).
 
Los pasos a seguir son los 
siguientes:

* Calculamos el modulo de las diferencias 
  entre el valor central del entorno de 
  vecindad (I(ro)) y cada uno de ellos (I(r)). 

  c(r,ro)= 1 si |I(r)-I(ro)|<=t
  c(r,ro)= 0 si |I(r)-I(ro)|>t

  n(ro)=suma_vecindad(c(r,ro))

* Se calcula el maximo valor de n(ro).
  El maximo valor de n(ro) en un entorno
  de 3 x 3 es 8. Se define el umbral geometrico
  proporcional a el.
  En el caso de bordes: g=0.75*nmax
  En el caso de bordes: g=0.5*nmax
 
* El valor de salida del detector es:
  
  R(ro)= g - n(ro) 	si n(ro)<g
  R(ro)= 0			en otro caso

Los parametros que admite el algoritmo implementado 
son los siguientes:

* Umbral de contraste
* Seleccion del modo de procesamiento
  - Por umbral: se tiene en cuenta el valor del
    umbral geometrico introducido
  - Bordes: se fija a 0.75*nmax
  - Esquinas: se fija a 0.5*nmax

* Radio: se han definido entornos de vecindad
  de forma circular de radio dado

Posteriormente a la deteccion de bordes, hay que 
realizar un adelgazamiento o supresion de no maximos
y una umbralizacion

NOTA: Una forma mas estable (la implementada en 
el entorno de procesamiento TITERE) es definir c 
de la siguiente manera:

  c(r,ro)= exp(-(I(r)-I(ro))/t)


Este algoritmo trabaja con imágenes en escala
de grises. Las imágenes en color se convierten 
previamente de RGB a nivel de intensidad.
