演算法思想：如果一個畫素與它鄰域的畫素差別較大（過亮或過暗） , 那它更可能是角點。

演算法步驟：

1.上圖所示，一個以畫素p為中心，半徑為3的圓上，有16個畫素點（p1、p2、...、p16）。

2.定義一個閾值。計算p1、p9與中心p的畫素差，若它們絕對值都小於閾值，則p點不可能是特徵點，直接pass掉；否則，當做候選點，有待進一步考察；

3.若p是候選點，則計算p1、p9、p5、p13與中心p的畫素差，若它們的絕對值有至少3個超過閾值，則當做候選點，再進行下一步考察；否則，直接pass掉；

4.若p是候選點，則計算p1到p16這16個點與中心p的畫素差，若它們有至少9個超過閾值，則是特徵點；否則，直接pass掉。

5.對影象進行非極大值抑制：計算特徵點出的FAST得分值（即score值，也即s值），判斷以特徵點p為中心的一個鄰域（如3x3或5x5）內，計算若有多個特徵點，則判斷每個特徵點的s值（16個點與中心差值的絕對值總和），若p是鄰域所有特徵點中響應值最大的，則保留；否則，抑制。若鄰域內只有一個特徵點（角點），則保留。

程式碼如下：

 1 clear all;
 2 close all;
 3 clc;
 4 
 5 img=imread('lena.jpg');
 6 imshow(img)
 7 
 8 [m n]=size(img);
 9 score=zeros(m,n);
10 
11 t=60
 
;   %閾值
12 for i=4:m-3
13     for j=4:n-3
14         p=img(i,j);    
15         %步驟1，得到以p為中心的16個鄰域點
16         pn=[img(i-3,j) img(i-3,j+1) img(i-2,j+2) img(i-1,j+3) img(i,j+3) img(i+1,j+3) img(i+2,j+2) img(i+3,j+1) ...
17             img(i+3,j) img(i+3,j-1) img(i+2,j-2) img(i+1,j-3) img(i,j-3) img(i-1
 
,j-3) img(i-2,j-2) img(i-3,j-1)];
18 
19         %步驟2
20         if abs(pn(1)-p)<t && abs(pn(9)-p)<t
21            continue; 
22         end
23         
24         %步驟3     
25         p1_5_9_13=[abs(pn(1)-p)>t abs(pn(5)-p)>t abs(pn(9)-p)>t abs(pn(13)-p)>t];
26         if sum(p1_5_9_13)>=3
27             ind=find(abs(pn-p)>t);
28             %步驟4         
29             if length(ind)>=9
30                 score(i,j) = sum(abs(pn-p));      
31             end
32         end
33     end
34 end
35 
36 %步驟5，非極大抑制，並且畫出特徵點
37 for i=4:m-3
38     for j=4:n-3
39         if score(i,j)~=0
40             if max(max(score(i-2:i+2,j-2:j+2)))==score(i,j)               
41                 [img(i-3,j), img(i-3,j+1), img(i-2,j+2), img(i-1,j+3), img(i,j+3), img(i+1,j+3), img(i+2,j+2), img(i+3,j+1), ...
42                  img(i+3,j), img(i+3,j-1), img(i+2,j-2), img(i+1,j-3), img(i,j-3), img(i-1,j-3), img(i-2,j-2), img(i-3,j-1)]= ...
43                  deal(255,255,255,255,255,255,255,255,255,255,255,255,255,255,255,255);
44             end
45         end
46     end
47 end
48 figure;
49 imshow(img);

結果如下：

原圖：

檢測結果：