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。

边缘检测log算子matlab代码

边缘检测是数字图像处理中非常重要的一部分，Log算子是一种常用的边缘检测算法之一。下面是Matlab实现的代码示例：

img = imread('example.jpg'); % 读入待处理图像
gray_img = rgb2gray(img); % 将图像转为灰度图像
log_filter = fspecial('log', [5,5], 1); % 创建5x5的log算子，sigma=1
filtered_img = imfilter(gray_img, log_filter, 'replicate'); % 对灰度图像进行卷积操作
filtered_img = filtered_img / max(filtered_img(:)) * 255; % 归一化处理
edge_map = edge(filtered_img, 'zerocross'); % 通过零交叉检测得到边缘图像
imshow(edge_map);

上述代码首先读入待处理的图像，并将其转换为灰度图像。接着通过Matlab内置函数`fspecial`创建了一个5x5的log算子，其中参数1表示算子大小，参数2表示算子的标准差(sigma)。然后对灰度图像进行卷积操作，得到一个滤波后的图像，再将其归一化处理。最后通过调用`edge`函数并传入参数'zerocross'来进行零交叉检测，得到边缘图像并在窗口中显示出来。