基于LOG算子的MATLAB图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目实现拉普拉斯高斯（LOG）算子，对灰度图像进行边缘检测。通过高斯平滑去噪和拉普拉斯二阶导数过零点定位，精确提取图像边缘。支持自定义参数，适用于图像处理研究与教学。

详 情 说 明

基于LOG算子的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于拉普拉斯高斯(LOG)算子的图像边缘检测方法。通过结合高斯平滑滤波与拉普拉斯二阶微分算子，能够有效抑制噪声干扰并精确定位图像中的边缘位置。该系统特别适用于需要高精度边缘提取的计算机视觉应用场景。

功能特性

• 高斯平滑滤波：可配置核大小与标准差参数，自适应抑制图像噪声
• 拉普拉斯边缘检测：通过二阶导数过零点检测实现亚像素级边缘定位
• 参数可调节：支持自定义高斯核尺寸（默认5×5）和标准差σ（默认0.5）
• 标准化输出：生成二值化边缘图像，边缘区域标记为白色（true值）

使用方法

1. 准备输入图像（需转换为M×N的uint8灰度矩阵）
2. 调用主处理函数并传入以下参数：

- 必需参数：灰度图像矩阵 - 可选参数：高斯核大小（奇数）、标准差σ值

1. 获取输出的二值边缘图像，边缘位置对应逻辑真值

示例调用： edge_image = main(input_image, 7, 1.0); % 使用7×7核，σ=1.0

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持标准矩阵运算环境

文件说明

主程序文件实现了完整的边缘检测流程，包含图像卷积运算的核心算法。具体功能包括：验证输入参数的有效性，构建可配置的高斯滤波核，执行图像平滑预处理，计算拉普拉斯二阶微分响应，通过过零点检测判定边缘位置，以及生成最终的二值化边缘检测结果。