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。

相关问题

log算子边缘检测matlab

在Matlab中，可以使用log算子进行边缘检测。下面是一个简单的代码示例：

img = imread('lena.png'); % 读取图像
img = rgb2gray(img); % 转为灰度图像

% 定义log算子
h = fspecial('log', [11 11], 2);

% 对图像进行卷积
img_log = imfilter(img, h);

% 显示结果
imshow(img_log);

在上面的代码中，首先读取一张图像并将其转换为灰度图像。然后定义了一个大小为11x11，方差为2的log算子，并使用`imfilter`对图像进行卷积。最后使用`imshow`显示卷积结果。

需要注意的是，log算子会产生一个类似于拉普拉斯算子的响应，因此需要对其进行二次微分才能得到边缘信息。可以通过使用`im2bw`将结果二值化，或者使用`edge`函数进行进一步处理。

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。