在现代信息化社会，人们可以通过数字图像的方式来获取信息以及传达信息。随着计算机技术和网络技术快速发展，绝大多数的信息都能用数字图像的形式展现在大家的眼前。人们接触到的信息里面，数字图像的信息已经占了总信息量的很大一部分。所以，我们学习和掌握数字图像处理的原理与技术是非常必要的。数字图像有如下的特点：直观易懂，信息量大。近几十年来，关于数字图像处理领域的研究有了很大的发展，伴随着数字图像应用的不断深化，数字图像处理理论与方法也不断发展和完善。数字图像处理已从可见光谱扩展到不可见光谱，从静止图像扩展到运动图像，从物体的外部扩展到物体内部等。　　角点是实现数字图像自动处理的一个重要特征，在图像匹配、三维重构等应用领域都起到很重要的作用，角点检测算法也是数字图像处理领域的研究热点。在各种图像特征里面，图像的角点以及边缘非常重要，因为它们有很高的信息含量。　　本文主要介绍图像的角点检测方法，包括SUSAN角点检测算法和Harris角点检测算法，分别介绍它们的优点和缺点，并从图像特征、自适应阈值判定方法对上述算法进行改进，通过角点检测对比试验，说明改进的算法的优势所在，以及它们将来的应用前景。