MATLAB高斯-拉普拉斯算法代码
时间: 2023-09-30 11:10:02 浏览: 133
以下是MATLAB中实现高斯-拉普拉斯算法的代码:
```matlab
function out = gauss_laplace(image, sigma, threshold)
% 高斯-拉普拉斯算法
% image: 输入图像
% sigma: 高斯滤波器的标准差
% threshold: 阈值
% 高斯滤波
g = fspecial('gaussian', ceil(3*sigma)*2+1, sigma);
image_filtered = imfilter(image, g, 'symmetric');
% 拉普拉斯滤波
laplacian = fspecial('laplacian', 0);
image_laplacian = imfilter(image_filtered, laplacian, 'symmetric');
% 阈值化
out = image_laplacian > threshold;
out = uint8(out) * 255;
end
```
该函数接受三个参数:输入图像、高斯滤波器的标准差和阈值。首先,通过`fspecial`函数生成高斯滤波器,然后使用`imfilter`函数对输入图像进行滤波。接着,使用`fspecial`函数生成拉普拉斯滤波器,再次使用`imfilter`函数对高斯滤波后的图像进行滤波。最后,将得到的拉普拉斯图像与阈值进行比较,将大于阈值的像素设置为255(白色),其余像素设置为0(黑色)。
相关问题
高斯-拉普拉斯算子matlab代码
高斯-拉普拉斯算子是一种常用的图像增强算法,可以用于边缘检测和轮廓提取。在Matlab中,可以通过以下代码实现高斯-拉普拉斯算子:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 高斯滤波
gaussian_img = imgaussfilt(gray_img, 2);
% 拉普拉斯算子
laplacian_img = del2(gaussian_img);
% 显示结果
subplot(1,2,1);
imshow(gray_img);
title('原图');
subplot(1,2,2);
imshow(laplacian_img);
title('高斯-拉普拉斯算子');
```
其中,`imread`函数用于读取图像,`rgb2gray`函数用于将图像转换为灰度图像,`imgaussfilt`函数用于进行高斯滤波,`del2`函数用于进行拉普拉斯算子处理。最后通过`subplot`和`imshow`函数将原图和处理后的图像进行对比显示。
msrcr算法matlab代码
以下是MSRCR算法的MATLAB代码:
```matlab
function [MSRCR_result, detail] = MSRCR(input_image, scales, sigma_min, sigma_max, gain, offset, alpha, beta)
% input_image: 输入图像
% scales: 尺度数
% sigma_min: 高斯核的最小标准差
% sigma_max: 高斯核的最大标准差
% gain: 增益
% offset: 偏移
% alpha: 图像亮度调整参数
% beta: 图像对比度调整参数
% 将输入图像转换为double类型
input_image = im2double(input_image);
% 计算拉普拉斯金字塔
lap_pyramid = laplacian_pyramid(input_image, scales, sigma_min, sigma_max);
% 计算多尺度权重系数
weight_map = weight_map_calculation(lap_pyramid, alpha, beta);
% 计算多尺度恢复图像
restored_pyramid = cell(1, scales);
for i = 1:scales
restored_pyramid{i} = lap_pyramid{i} .* weight_map{i};
end
% 重构图像
MSRCR_result = reconstruct_image(restored_pyramid);
MSRCR_result = MSRCR_result.*gain + offset;
% 计算细节图像
detail = input_image - MSRCR_result;
end
function pyramid = laplacian_pyramid(input_image, scales, sigma_min, sigma_max)
% 计算高斯金字塔
gauss_pyramid = gaussian_pyramid(input_image, scales, sigma_min, sigma_max);
% 计算拉普拉斯金字塔
pyramid = cell(1, scales);
for i = 1:(scales-1)
pyramid{i} = gauss_pyramid{i} - gauss_pyramid{i+1};
end
pyramid{scales} = gauss_pyramid{scales};
end
function pyramid = gaussian_pyramid(input_image, scales, sigma_min, sigma_max)
% 计算高斯金字塔
pyramid = cell(1, scales);
pyramid{1} = input_image;
for i = 2:scales
sigma = sigma_min + (sigma_max - sigma_min) / (scales - 1) * (i - 1);
gauss_kernel = fspecial('gaussian', [round(sigma*6+1) round(sigma*6+1)], sigma);
pyramid{i} = imfilter(pyramid{i-1}, gauss_kernel, 'symmetric', 'conv');
end
end
function weight_map = weight_map_calculation(lap_pyramid, alpha, beta)
% 计算多尺度权重系数
weight_map = cell(1, length(lap_pyramid));
for i = 1:length(lap_pyramid)
weight_map{i} = abs(lap_pyramid{i}).^alpha .* sign(lap_pyramid{i}) .* (beta/(mean2(abs(lap_pyramid{i})).^alpha));
end
end
function output_image = reconstruct_image(restored_pyramid)
% 重构图像
output_image = restored_pyramid{end};
for i = (length(restored_pyramid)-1):-1:1
output_image = imresize(output_image, size(restored_pyramid{i}));
output_image = output_image + restored_pyramid{i};
end
end
```
注:
1. 代码中使用了其他函数,如高斯金字塔的计算和图像重构等,需要自行编写。
2. 代码中的参数值需要根据实际情况进行调整,以达到最佳效果。
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