沈阳理工边缘检测算法：LOG与Canny的MATLAB实现与比较

本文档主要探讨了数字图像处理中的边缘检测算法，着重分析了LOG算子和Canny算子这两种常用的检测方法。边缘检测是图像处理的核心任务，它能够识别图像中灰度、颜色或纹理变化的地方，这些变化反映了图像的不连续性和边界。边缘在图像分析中扮演关键角色，有助于图像分割、识别、增强和压缩等应用场景。 1.1 设计目的： 本课程设计旨在深入了解并实践图像边缘检测技术，特别是在LOG算子和Canny算子上的应用。随着数字图像技术的发展，边缘检测算法在众多领域，如医学成像、自动驾驶、工业控制等，都发挥着重要作用。通过比较这两种算法，学生可以掌握不同算法的特点，理解它们在实际应用中的优缺点，为实际工程问题提供解决方案。 2.1 边缘检测算法研究： 边缘检测算法研究内容包括基本原理和具体实现。Canny算子是一种经典的多级检测算法，它包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理等步骤，能有效去除噪声并提取清晰的边缘。而LOG算子则是一种基于局部灰度共生矩阵的方法，它强调了空间局部性，对于平滑和噪声较多的图像有较好的抗干扰能力。 3. 边缘检测算子： - Canny算子：详细介绍了其基本原理，包括首先对图像进行平滑处理，然后计算每个像素的梯度方向和大小，通过非极大值抑制选取可能的边缘点，最后根据两个阈值确定最终边缘。 - LOG算子：着重介绍了其通过邻域共生矩阵计算图像的局部结构信息，寻找灰度级或纹理变化点，适用于图像噪声较大的情况。 4. 仿真程序与比较： 文档中提供了MATLAB实现的代码，分别展示了LOG算子和Canny算子的运行过程。通过对比分析，可以观察到Canny算子具有更强的边缘定位能力和精确度，但处理速度相对较慢；而LOG算子在某些场景下能更好地抵抗噪声，但可能边缘响应不如Canny算子清晰。 5. 结果分析： 通过对实例图像的处理，深入分析了这两种算法的实际效果，揭示了它们在不同条件下的适用性和局限性。这有助于读者根据具体需求选择合适的边缘检测算法。 总结来说，这篇课程设计文档提供了关于数字图像边缘检测算法LOG算子和Canny算子的深入学习资料，不仅阐述了理论原理，还提供了实际操作示例，为图像处理专业人士和学生提供了宝贵的学习资源。