编写一段matlab代码实现利用拓展高斯差分提取图像边缘

以下是用 MATLAB 实现利用拓展高斯差分（EGD）提取图像边缘的代码示例：

function [edgeImg] = egdEdgeDetect(img, k, sigma, t)

% img: 输入的灰度图像
% k: EGD 算法中的参数 k
% sigma: EGD 算法中的参数 sigma
% t: 阈值

% 计算 EGD 模板
N = ceil(3 * sigma);
x = -N:N;
h = exp(-x.^2 / (2 * sigma^2)) ./ (sigma * sqrt(2*pi));
d1h = -x .* h / (sigma^2);
d2h = (x.^2 - sigma^2) .* h / (sigma^4);

% 计算拓展高斯差分
G1 = conv2(h, h', img, 'same');
G2 = conv2(d1h, d1h', img, 'same');
G3 = conv2(d2h, d2h', img, 'same');
EGD = sqrt(G1.^2 + k*(G2.^2 + G3.^2));

% 边缘检测
edgeImg = EGD > t;

end

这个函数接受一个灰度图像作为输入，以及 EGD 算法中的三个参数 k、sigma 和阈值 t。它首先计算 EGD 模板，然后使用 `conv2` 函数计算拓展高斯差分。最后，它将 EGD 图像与阈值 t 进行比较，生成二值图像作为输出。

相关问题

用matlab编写一段代码实现图像滤波

可以使用MATLAB中内置的滤波函数实现图像滤波，这里给出一个高斯滤波的示例代码：

% 读取图像
img = imread('test.jpg');

% 定义高斯核
sigma = 10; % 高斯核标准差
kernel_size = 5; % 高斯核大小
kernel = fspecial('gaussian', [kernel_size kernel_size], sigma);

% 对图像进行滤波
filtered_img = imfilter(img, kernel, 'symmetric');

% 显示原图和滤波后的图像
subplot(1,2,1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(filtered_img);
title('Filtered Image');

这段代码首先读取一张名为 `test.jpg` 的图像，然后定义了一个高斯核，使用 `fspecial` 函数生成。接着，使用 `imfilter` 函数对图像进行滤波，最后使用 `imshow` 函数显示原图和滤波后的图像。

可以修改 `sigma` 和 `kernel_size` 参数来调整高斯核的大小和模糊程度。同时，也可以使用其他类型的滤波器，比如中值滤波、均值滤波等，具体使用方法可以查看MATLAB官方文档。

编写一段MATLAB代码，功能是利用Harris角点检测完成图像拼接

由于图像拼接是一个较为复杂的问题，需要进行多个步骤，因此下面的代码只是其中的一部分，主要实现了Harris角点检测的功能。

% 读取待拼接的两张图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');

% 将两张图像拼接成一张大图像
big_img = [img1, img2];

% 转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(big_img);

% 利用Harris角点检测获取图像中的角点
corner_img = corner(gray_img);

% 将角点可视化
imshow(big_img);
hold on;
plot(corner_img(:,1), corner_img(:,2), 'r*');
hold off;

上述代码将读取两张待拼接的图像，并将它们拼接成一张大图像。然后将大图像转为灰度图像，利用Harris角点检测获取图像中的角点，并将角点可视化。这样可以帮助我们找到两张图像中的相似区域，从而进行后续的图像拼接操作。