-10010-110Laplace边缘检测器:二维函数的拉普拉斯是一个二阶的微分定义:模板算子可分为四邻域和八邻域,如下:0101-41010(四邻域)1111-81111(八邻域)LoG边缘检测器由于噪声点(灰度与周围点相差很大的像素点)对边缘检测有一定的影响,所以效果更好的是LoG算子,即Laplacian-Guass算子。引入高斯函数来平滑噪声:该函数的Lapl...
%---二阶微分算子边缘检测--- c = [-1 -1 -1 %laplacian算子 -1 8 -1 -1 -1 -1] I = double(I); for j = 2:255 for i = 2:255 b1 = I(j-1,i-1); b2 = I(j-1,i); b3 = I(j-1,i+1); b4 = I(j,i-1); b5 = I(j,i); b6 = I(j,i+1); b7 = I(j+1...
3.Laplacian-Guass算子——参见4# (1)LoG算子 4.Canny算子——参见5# 边缘检测梯度算法 1.边缘梯度检测的基本步骤 (1)滤波:边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数的计算对噪声敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能,需要指出,大多数滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度...
newGrayPic=grayPic;%为保留图像的边缘一个像素 LaplacianNum=0;%经Laplacian算子计算得到的每个像素的值 LaplacianThreshold=0.2;%设定阈值forj=2:m-1%进行边界提取fork=2:n-1LaplacianNum=abs(4*grayPic(j,k)-grayPic(j-1,k)-grayPic(j+1,k)-grayPic(j,k+1)-grayPic(j,k-1));if(LaplacianNum >...
%---二阶微分算子边缘检测--- c = [-1 -1 -1 %laplacian算子 -1 8 -1 -1 -1 -1] I = double(I); for j = 2:255 for i = 2:255 b1 = I(j-1,i-1); b2 = I(j-1,i); b3 = I(j-1,i+1); b4 = I(j,i-1); b5 = I(...
Laplacian边缘检测算子matlab实现%本代码是拉普拉斯算子的matlab实现过程 %Laplacian为laplacian的子函数,laplacian为拉普拉斯增强函数的调用接口 function[ R ] = laplacian( I ) %I为要进行拉普拉斯增强的图像,R为得到的增强图像 [length_x, length_y] = size(I); R = zeros(length_x, length_y); fori = 2...
Roberts、Prewitt、Sobel、Laplacian、LoG 和 Canny 边缘检测算子(MATLAB自写函数实现) 1理论 1.1 知识引入 1.1.1 图像边缘边缘[1] 图像边缘是图像最基本的特征,所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如,灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。边缘是一个区...
1、%本代码是拉普拉斯算子的 matlab 实现过程%Laplacian 为 laplacian 的子函数, laplacian 为拉普拉斯增强函数的调用接口 function R = laplacian( I )%I 为要进行拉普拉斯增强的图像,R 为得到的增强图像length_x, length_y = size(I);R = zeros(length_x, length_y);fori = 2 : length_x - 1for j ...
边缘算法:laplacian 对噪声较为敏感,使噪声能力成分得到加强,容易丢失部分边缘方向信息,造成一些不连续的检测边缘,同时抗噪声能力较差。 边缘算法:log 抗噪声能力较强,但会造成一些尖锐的边缘无法检测到。 BW5=edge(Img,'LOG',0.16); 边缘算法:canny 最优化思想的...
matlab边缘检测算子 Matlab中常用的边缘检测算子有以下几种: 1. Sobel算子:对图像进行垂直和水平方向的卷积,得到两幅梯度图像,再将其综合得到边缘图像。 2. Prewitt算子:类似于Sobel算子,但是权重不同。 3. Roberts算子:用2x2的卷积核对图像进行卷积,得到两个梯度方向,再将其综合得到边缘图像。 4. Laplacian算子:...