susan算子边缘检测matlab
时间: 2023-09-25 12:14:57 浏览: 53
Susan算子是一种经典的边缘检测算法,它可以用于检测图像中的角点和边缘。在MATLAB中,可以使用以下代码进行Susan算子边缘检测:
```matlab
% 读入图像
img = imread('lena.png');
% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% Susan算子边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Susan');
% 显示结果图像
imshow(edge_img);
```
其中,'lena.png'是待检测的图像文件名,可以替换为其他图像文件名。'rgb2gray'函数用于将彩色图像转为灰度图像。'edge'函数用于进行边缘检测,第二个参数指定使用Susan算子进行检测。最后,使用'imshow'函数显示检测结果图像。
相关问题
SUSAN算子实现边缘检测 matlab
SUSAN算子是一种常用的边缘检测算法,其主要思想是通过计算像素点周围像素值的变化程度来判断该点是否为边缘点。在Matlab中可以通过以下代码实现SUSAN算子的边缘检测:
```matlab
% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% SUSAN算子边缘检测
threshold = 27; % 阈值
img_susan = zeros(size(img_gray));
for i = 4:size(img_gray,1)-3
for j = 4:size(img_gray,2)-3
% 计算灰度值的梯度
grad = abs(double(img_gray(i,j))-double(img_gray(i-3,j-3)))+...
abs(double(img_gray(i,j))-double(img_gray(i-3,j))) +...
abs(double(img_gray(i,j))-double(img_gray(i-3,j+3)))+...
abs(double(img_gray(i,j))-double(img_gray(i,j-3)))+...
abs(double(img_gray(i,j))-double(img_gray(i,j+3)))+...
abs(double(img_gray(i,j))-double(img_gray(i+3,j-3)))+...
abs(double(img_gray(i,j))-double(img_gray(i+3,j))) +...
abs(double(img_gray(i,j))-double(img_gray(i+3,j+3)));
% 判断是否为边缘点
if grad < threshold
img_susan(i,j) = 255;
end
end
end
% 显示原图和处理后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img_gray);
title('原图');
subplot(1,2,2);
imshow(img_susan);
title('SUSAN算子边缘检测');
```
在这段代码中,我们先读入一张彩色图像,并将其转换为灰度图像。然后进行SUSAN算子边缘检测,对每个像素点计算灰度值的梯度,如果梯度值小于指定的阈值,则认为该点是边缘点,将其灰度值设为255。最后显示原图和处理后的图像。
susan算子边缘检测opencv
Susan算子是用于边缘检测的一种算法,它可以检测圆形、椭圆形和线性边缘,其基本思想是通过计算像素点与其周围邻居像素的灰度差异,来判断该像素点是否为边缘点。在OpenCV中,可以使用susan算子进行边缘检测,具体步骤如下:
1. 读取图像,并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行滤波处理,以去除噪声。
3. 计算每个像素点与其周围邻居像素的灰度差异,得到一个susan值。
4. 对susan值进行阈值处理,将大于等于阈值的像素点标记为边缘点。
5. 可以对标记的边缘点进行连接,形成一条完整的边缘线。
下面是一段使用OpenCV实现susan算子边缘检测的示例代码:
``` python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 进行滤波处理
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 计算susan值
susan = cv2.cornerHarris(blur, 3, 3, 0.04)
# 对susan值进行阈值处理,标记边缘点
threshold = 0.01 * susan.max()
edge_img = img.copy()
edge_img[susan > threshold] = 255
edge_img[susan <= threshold] = 0
# 显示结果图像
cv2.imshow('Edge Detection', edge_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.cornerHarris()`函数用于计算susan值,第一个参数为输入图像,第二个参数为邻域大小,第三个参数为susan算子的k值,第四个参数为susan算子的自适应阈值。最后,通过对susan值进行阈值处理,将大于等于阈值的像素点标记为边缘点,并显示结果图像。
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