针对传统的小吸收同值核区（small univalue segment assimilating nucleus，简称SUSAN）算法对建筑物进行形变检测，存在计算量大、实时性较差和角点准确性低等问题，提出了一种SUSAN改进算法。首先，引入小波变化以及均值阈值计算，提高算法的检测速度；其次，通过精简像素点集的筛选，减少了检测时间；最后，对大楼建筑物进行了对比实验。结果表明，所提出的改进算法在检测白化严重的照片时，角点检测的正确率和检测率相比SUSAN算法提高了21.24%和11.70%，提升效果显著，同时对其他类型建筑物的角点检测效果也有一定提升。