MATLAB中，log边缘检测代码

MATLAB中可以使用以下代码实现log边缘检测：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 定义 LoG 滤波器
h = fspecial('log', [5 5], 1);
% 对灰度图像进行滤波操作
filtered_img = imfilter(gray_img, h, 'replicate');
% 对滤波后的图像进行阈值处理
threshold = 0.02;
edge_img = filtered_img > threshold;
% 显示边缘检测结果
imshow(edge_img);

在上述代码中，`fspecial` 函数用于生成 LoG 滤波器，其参数 `[5 5]` 表示滤波器的大小为 $5 \times 5$，参数 `1` 表示滤波器的标准差为 $1$。`imfilter` 函数用于对灰度图像进行滤波操作，参数 `'replicate'` 表示在边缘处采用复制的方式进行填充。最后，使用阈值处理将滤波后的图像转换为二值图像，再将结果显示出来。

相关问题

LoG边缘检测算法matlab代码

以下是MATLAB实现的LoG边缘检测算法代码：

function [edgeImg] = LoGEdgeDetection(img, sigma, threshold)
% LoGEdgeDetection: LoG边缘检测算法
% 输入参数:
%   - img: 待检测图像
%   - sigma: 高斯核标准差
%   - threshold: 边缘检测阈值
% 输出参数:
%   - edgeImg: 边缘图像

% 高斯核大小
n = ceil(sigma*3)*2+1;
% 生成高斯滤波器
G = fspecial('gaussian', n, sigma);
% 高斯滤波
imgG = imfilter(img, G, 'replicate');
% 拉普拉斯滤波
LoG = fspecial('log', n, sigma);
imgLoG = imfilter(imgG, LoG, 'replicate');
% 非极大值抑制
imgNms = nonmaxsup(imgLoG);
% 边缘二值化
edgeImg = imgNms > threshold;
end

% 非极大值抑制函数
function [out] = nonmaxsup(in)
% 计算梯度幅值和方向
dx = [-1 0 1; -1 0 1; -1 0 1];
dy = dx';
gradX = imfilter(in, dx, 'replicate');
gradY = imfilter(in, dy, 'replicate');
gradMag = sqrt(gradX.^2 + gradY.^2);
gradDir = atan(gradY ./ gradX);
% 非极大值抑制
out = zeros(size(in));
for i = 2:size(in,1)-1
    for j = 2:size(in,2)-1
        % 根据像素点梯度方向判断是否为边缘点
        if(gradDir(i,j) <= pi/8 && gradDir(i,j) > -pi/8)
            if(gradMag(i,j) >= gradMag(i,j-1) && gradMag(i,j) >= gradMag(i,j+1))
                out(i,j) = gradMag(i,j);
            end
        elseif(gradDir(i,j) <= 3*pi/8 && gradDir(i,j) > pi/8)
            if(gradMag(i,j) >= gradMag(i-1,j+1) && gradMag(i,j) >= gradMag(i+1,j-1))
                out(i,j) = gradMag(i,j);
            end
        elseif(gradDir(i,j) <= -pi/8 && gradDir(i,j) > -3*pi/8)
            if(gradMag(i,j) >= gradMag(i-1,j-1) && gradMag(i,j) >= gradMag(i+1,j+1))
                out(i,j) = gradMag(i,j);
            end
        else
            if(gradMag(i,j) >= gradMag(i-1,j) && gradMag(i,j) >= gradMag(i+1,j))
                out(i,j) = gradMag(i,j);
            end
        end
    end
end
end

使用方法如下：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 转换为灰度图像
imgGray = rgb2gray(img);
% LoG边缘检测
edgeImg = LoGEdgeDetection(imgGray, 1, 0.5);
% 显示边缘图像
imshow(edgeImg);

其中，`sigma`为高斯核标准差，`threshold`为边缘检测阈值。

log算子边缘检测 matlab代码

以下是使用log算子进行边缘检测的 MATLAB 代码示例：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义 LoG 算子
hsize = 5; % 卷积核大小
sigma = 1; % 高斯平滑参数
log_kernel = fspecial('log', hsize, sigma);

% 对图像进行高斯平滑
smooth_img = imgaussfilt(gray_img, sigma);

% 使用 LoG 算子进行边缘检测
edge_img = imfilter(smooth_img, log_kernel, 'replicate');

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('原始图像');
subplot(1,2,2), imshow(edge_img), title('边缘检测结果');

在上述代码中，我们首先读取一个图像并将其转换为灰度图像。然后，我们定义一个 LoG 算子，其中 hsize 和 sigma 分别表示卷积核的大小和高斯平滑参数。接着，我们对图像进行高斯平滑处理，最后使用 imfilter 函数对平滑后的图像进行 LoG 算子卷积，得到边缘检测结果。最后，我们使用 subplot 函数将原始图像和边缘检测结果显示在同一张图像中。