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。

相关问题

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。

LoG算子 matlab

在MATLAB中，使用LoG算子（Laplacian of Gaussian）可以进行图像的边缘检测和特征提取。通过调用edge函数，可以实现LoG算子的应用。具体的操作步骤如下：

1. 读取图像：使用imread函数读取图像文件，例如：I=imread('G:\MATLAB\bm.bmp');

2. 转换为灰度图像：将彩色图像转换为灰度图像，可以使用rgb2gray函数，例如：I1=rgb2gray(I);

3. 应用LoG算子：使用edge函数，并将第二个参数设置为'log'，即可应用LoG算子进行分割。例如：I2=edge(I1,'log');

4. 显示结果：使用subplot和imshow函数可以将原始图像、灰度图像和LoG算子分割结果显示在一个图像窗口中。例如：subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(2,2,2); imshow(I1); title('灰度图像'); subplot(2,2,3); imshow(I2); title('log算子分割结果');

通过以上步骤，可以在MATLAB中应用LoG算子实现图像分割和特征提取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB中log算子处理图像](https://blog.csdn.net/dyq1995/article/details/84333074)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【基于LOG算子的目标图像散射点提取及MATLAB仿真】](https://blog.csdn.net/m0_46003899/article/details/130898488)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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