MATLAB实现的基于Laplacian of Gaussian（LoG）算子的图像边缘检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用Laplacian of Gaussian（LoG）算法实现图像边缘检测。通过高斯滤波降噪和拉普拉斯算子定位二阶导数零点，可精确提取图像边缘，适用于数字图像处理与计算机视觉应用场景。

详 情 说 明

基于Laplacian of Gaussian（LoG）算子的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了基于Laplacian of Gaussian（LoG）算子的图像边缘检测算法。该算法通过高斯滤波有效抑制图像噪声，再利用拉普拉斯算子检测二阶导数的零点位置，从而精确定位图像边缘。系统能够自动处理灰度图像，生成清晰的二值化边缘检测结果，并提供参数调整功能以优化边缘检测效果。

功能特性

• 高斯滤波降噪：预先平滑图像，降低高频噪声对边缘检测的干扰
• 拉普拉斯算子检测：通过二阶微分算子识别图像强度突变区域
• 零交叉点精确定位：精确识别拉普拉斯响应中的零交叉点作为边缘位置
• 参数可调优化：支持调整高斯滤波器参数和阈值参数以适应不同图像特性
• 可视化对比：在命令行窗口同步显示原始图像与边缘检测结果的对比图

使用方法

1. 将待处理的灰度图像放置在指定目录下
2. 运行主程序文件，系统将自动加载并处理图像
3. 根据需要在代码中调整以下参数：

- 高斯滤波器标准差（控制平滑程度） - 零交叉检测阈值（控制边缘检测灵敏度）

1. 程序执行完成后，将输出二值化的边缘检测图像
2. 在MATLAB命令行窗口查看处理前后的图像对比显示

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的图像边缘检测流程，包含了图像读取与预处理、高斯卷积核的构建、图像的高斯平滑滤波处理、拉普拉斯算子的卷积运算、零交叉点的识别与边缘判定、结果图像的二值化输出以及处理效果的可视化对比展示等核心功能模块。