LoG边缘检测算法matlab代码
时间: 2023-10-09 14:11:04 浏览: 56
以下是MATLAB实现的LoG边缘检测算法代码:
```matlab
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:
```matlab
% 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。