基于高斯差分的图像特征检测MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目通过高斯差分(DoG)算法实现图像特征增强与边缘检测。系统对输入图像进行多尺度高斯模糊处理，计算DoG结果并通过零交叉检测提取显著边缘特征，适用于图像预处理和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于高斯差分(DoG)的图像边缘与特征点检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于高斯差分算法的图像特征增强与边缘检测系统。该系统能够对输入的二维图像进行多尺度高斯模糊处理，通过计算不同尺度下的高斯差分结果并结合零交叉检测技术，有效提取图像的显著边缘特征。系统适用于图像预处理、计算机视觉特征提取等多种应用场景。

功能特性

• 多尺度高斯卷积滤波：采用可配置的高斯核参数，实现对图像的多尺度模糊处理
• 高斯差分(DoG)算法：精确计算不同尺度下的高斯差分结果，增强图像特征
• 零交叉边缘检测：基于零交叉技术提取图像的边缘特征，生成二值边缘图
• 特征点检测：识别图像中的极值点作为特征点，输出坐标信息
• 可视化输出：提供DoG特征图、边缘检测结果和中间过程的可视化

使用方法

1. 准备输入图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 配置高斯核参数（sigma值范围、尺度层数）
3. 运行主程序进行处理
4. 查看输出的DoG特征图、边缘检测二值图和特征点坐标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱

文件说明

主程序文件集成了以下核心功能：图像读取与预处理模块、多尺度高斯模糊处理模块、高斯差分计算模块、零交叉边缘检测模块、特征点提取模块以及结果可视化模块。通过调用这些模块，系统能够完成从图像输入到特征检测的完整流程。