在MATLAB中使用LOG算子对图像边缘检测的代码

在MATLAB中，通常使用Sobel算子或者Canny边缘检测算法进行图像边缘检测，LOG（LoG，Laplacian of Gaussian）算子是一种改进的方法，它通过先对图像做高斯滤波然后计算拉普拉斯变换来增强边缘响应。以下是使用LOG算子进行边缘检测的基本步骤：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要处理的图片文件名

% 定义高斯核大小 (例如5x5)
sigma = 2; % 可调整高斯核的标准差，越大则边缘检测越平滑

% 创建高斯滤波器
h = fspecial('gaussian', [5 5], sigma);

% 对图像应用高斯滤波
img_filtered = imfilter(img, h, 'replicate');

% 计算图像的拉普拉斯算子
log_img = laplacian(img_filtered, 'sobel');

% 转化为二值图，以便于查看边缘
binary_edges = imbinarize(log_img);

% 绘制原图和边缘检测结果
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(binary_edges, []);
title('Edges Detected using LOG');

在这个例子中，`laplacian`函数用于计算图像的拉普拉斯算子，`imbinarize`函数将连续变化的响应转换为二进制形式，显示出明显的边缘。