MATLAB实现高斯滤波与差分极值点检测

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"该资源是一个MATLAB函数，用于实现DOG(Difference of Gaussian，高斯差分)算法，用于寻找图像中的极值点，适用于初学者。提供的代码中包含了高斯滤波和极值检测的步骤，可用于图像特征点检测，如SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法的基础部分。" 在图像处理和计算机视觉领域，DOG算法是一种常见的方法，它通过连续两次应用高斯滤波器并计算它们之间的差异来检测图像中的关键点。这些关键点通常对应于图像中的局部极值，如边缘、角点等，对于特征匹配和图像识别等任务非常有用。这段代码首先定义了一个名为`guass`的函数，它执行以下操作： 1. **读取图像**：使用`imread`函数读取名为'GIHREN5.jpg'的图像，如果图像是彩色的，通过`rgb2gray`将其转换为灰度图像。 2. **图像扩展**：在图像的边缘添加一圈0，以确保边缘点也能参与高斯滤波，这是通过`cat`函数完成的。 3. **数据类型转换**：将扩展后的图像转换为`double`类型，以便进行浮点运算。 4. **高斯滤波**：使用一个二维高斯核（`gua`）对扩展后的图像进行卷积，该核由一个3x3的矩阵表示，其元素是根据高斯函数计算得到的。卷积过程使用嵌套循环实现，计算每个像素点的新值。 5. **存储高斯滤波结果**：将每次高斯滤波后的图像存入`cellArray`中。 6. **高斯差分**：计算连续两次高斯滤波结果的差值，将差分结果存入`dArray`，并显示差分结果图像。 7. **极值检测**：遍历差分图像的每个像素点，比较相邻三层（当前层、上一层和下一层）中的最小值和最大值，找到极值点。这通过比较`mid`(当前层)，`minComL`(下一层最小值)和`minComM`(当前层最小值)以及`maxComL`(下一层最大值)和`maxComM`(当前层最大值)实现。 8. **SIFT算法关联**：虽然代码没有完全实现SIFT算法，但DOG是SIFT中找到关键点的第一步。SIFT算法还包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和关键点描述符生成等步骤。这个MATLAB函数提供了一个基础的DOG极值检测实现，适合初学者理解DOG算法的工作原理。对于更复杂的图像处理任务，如SIFT算法的完整实现，可能需要进一步扩展和优化这个代码。

function y = guass()

% 高斯卷积

img1=imread('GIHREN5.jpg');

img=img1;

X=img;

[w,l,b]=size(X);

if b>1;

X=rgb2gray(X);

end

A=zeros(w,1);

B=zeros(1,l+2);

%对原图形周围补一圈 0 形成 X1

X1=cat(2,A,X,A);

X1=cat(1,B,X1,B);

%将 X1 转为 double 类型数据保存

X1=im2double(X1);

%X2 用来进行高斯处理

%cellArray 元胞数组用来对 X2 保存高斯滤波后形成的图像

%dArray 元胞数组用来保存 DOG 后的图像

X2=X1;

cellArray=cell(1,6);

dArray=cell(1,5);

%高斯滤波

for k=1:1:6;

gua=[1 k 1;k 2*k k;1 k 1]*0.1;

for i=2:1:w+1;

for j=2:1:l+1;

T=X1(i-1:i+1,j-1:j+1);

T1=T.*gua;

X2(i,j)=sum(T1(:));

end

%将高斯处理结果存进 cellArray 中

cellArray{1,k}=X2;

if k>1

dArray{1,k-1}=cellArray{1,k}-cellArray{1,k-1};

%显示差分结果

subplot(2,3,k-1);

imshow(dArray{1,k-1});

title('高斯差分结果');

end

%寻找极值点

for i=1:5

for j=2:1:w+1;

for k=2:1:l+1;

%找出相邻三层中的每一层的极大值和极小值，并进行比较

mid=dArray{1,i}(j-1:j+1,k-1:k+1);

minComM=min(mid(:)); %需比较点所在层的最小值

maxComM=max(mid(:)); %需比较点所在层的最大值

if i~=1

low=dArray{1,i-1}(j-1:j+1,k-1:k+1);

minComL=min(low(:)); %需比较点下一层的最小值

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