MATLAB实现基于LOG算子的图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过Laplacian of Gaussian（LOG）算子结合高斯平滑与拉普拉斯边缘检测，有效提取图像边缘。支持灰度图像输入，自动完成降噪、二阶微分及边缘定位，适用于图像处理与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于LOG算子的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的图像边缘检测系统，核心算法为Laplacian of Gaussian（LOG）算子。该算法将高斯平滑滤波与拉普拉斯二阶微分边缘检测相结合，能够有效抑制噪声干扰并精准定位图像边缘。系统对输入的灰度图像进行自动处理，最终输出清晰的边缘检测结果。

功能特性

• 高斯平滑降噪：使用可自定义参数的高斯滤波器，有效平滑图像噪声。
• 拉普拉斯边缘增强：利用拉普拉斯算子进行二阶微分运算，突出边缘区域。
• 过零点精确定位：通过检测滤波后图像的过零点来确定边缘位置，精度高。
• 参数可调：支持用户调整高斯核大小与标准差（σ），以适应不同图像特征与检测需求。
• 多格式输出：除生成二值化的边缘图像外，还可输出边缘强度热力图及边缘坐标数据矩阵。

使用方法

1. 将待处理的灰度图像（支持.jpg, .png, .bmp格式）放置于指定路径。
2. 运行主程序。系统将使用默认参数（高斯核大小5×5，σ=1.4）进行处理。
3. 如需调整参数，可在主程序代码中相应位置修改高斯核大小（kernelSize）和标准差（sigma）的数值。
4. 程序运行后，将自动显示并保存边缘检测结果图、热力图，并在工作区生成边缘坐标数据矩阵。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，其功能包括：读取指定路径的灰度图像；根据设定的高斯核参数对图像进行平滑滤波以抑制噪声；在平滑后的图像上应用拉普拉斯算子进行卷积运算，以计算其二阶微分；对得到的LOG响应图像进行过零点检测，从而精确地定位出边缘像素；最终，生成并展示二值边缘图像与边缘强度热力图，同时计算可供进一步分析使用的边缘坐标数据矩阵。程序逻辑清晰，将LOG算子的关键步骤集于一体。