log边缘检测算子matlab代码（matlab对图像做边缘检测代码）

今天给各位分享log边缘检测算子matlab代码的知识，其中也会对matlab对图像做边缘检测代码进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、在matlab软件中用拉普拉斯算子和canny算子进行边缘检测的程序
• 2、matlab canny算子边缘检测函数代码
• 3、求matlab图像边缘检测的三种算子的源代码
• 4、求数字图像处理边缘检测几种算子的matlab程序
• 5、求MATLAB代码

在matlab软件中用拉普拉斯算子和canny算子进行边缘检测的程序

i=imread('1.jpg'); 读入图像1

i1=rgb2gray(i); 把rgb图像转换成灰度图像

bw1=edge(i1,'log',0.07); 做阈值为0.07的高斯—拉普拉斯（Log）算法

figure(3),imshow(i); 显示原图

figure(4),imshow(bw1); 显示高斯—拉普拉斯（Log）边缘检测后的图

matlab canny算子边缘检测函数代码

I = imread('lena.bmp');                 %%如果是其他类型图像,请先转换为灰度图

%%没有噪声时的检测结果

BW_sobel = edge(I,'sobel');

BW_prewitt = edge(I,'prewitt');

BW_roberts = edge(I,'roberts');

BW_laplace = edge(I,'log');

BW_canny = edge(I,'canny'); figure(1);

subplot(2,3,1),imshow(I),xlabel('原始图像');

subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');

subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');

subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');

subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');

subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');

%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.01）检测结果

I_g1 = imnoise(I,'gaussian',0,0.01);

BW_sobel = edge(I_g1,'sobel');

BW_prewitt = edge(I_g1,'prewitt');

BW_roberts = edge(I_g1,'roberts');

BW_laplace = edge(I_g1,'log');

BW_canny = edge(I_g1,'canny'); figure(2);

subplot(2,3,1),imshow(I_g1),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=0.01)图像');

subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');

subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');

subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');

subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');

subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('canny检测');

%%加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.02）检测结果

I_g2 = imnoise(I,'gaussian',0,0.02);

BW_sobel = edge(I_g2,'sobel');

BW_prewitt = edge(I_g2,'prewitt');

BW_roberts = edge(I_g2,'roberts');

BW_laplace = edge(I_g2,'log');

BW_canny = edge(I_g2,'canny'); figure(3);

subplot(2,3,1),imshow(I_g2),xlabel('加入高斯噪声(μ=0，σ^2=0.02)图像');

subplot(2,3,2),imshow(BW_sobel),xlabel('sobel检测');

subplot(2,3,3),imshow(BW_prewitt),xlabel('prewitt检测');

subplot(2,3,4),imshow(BW_roberts),xlabel('roberts检测');

subplot(2,3,5),imshow(BW_laplace),xlabel('laplace检测');

subplot(2,3,6),imshow(BW_canny),xlabel('c

一、没有噪声时的检测结果 1 原始图像 

2 Sobel算子边缘检测 3 Prewitt算子边缘检测 4 Roberts算子边缘检测 5 Laplace算子边缘检测 6 Canny算子边缘检测

二、加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.01）检测结果 1 原始图像

2 Sobel算子边缘检测 3 Prewitt算子边缘检测 4 Roberts算子边缘检测 5 Laplace算子边缘检测 6 Canny算子边缘检测

三、加入高斯噪声（μ=0，σ^2=0.02）检测结果 1 原始图像

2 Sobel算子边缘检测 3 Prewitt算子边缘检测 4 Roberts算子边缘检测 5 Laplace算子边缘检测 6 Canny算子边缘检测

clear all; close all;

warning off all;

求matlab图像边缘检测的三种算子的源代码

edit edge看edge.m的源代码阿

然后把这三个的提取出来，改改不就行了

matlab有现成的函数edge

比如roberts梯度

I=imread('你的图片');

[g,t]=edge(I,'roberts',0.1);

sobel算子

[g,t]=edge(I,'sobel',0.1);

laplacian算子

[g,t]=edge(I,'log',0.1);

求数字图像处理边缘检测几种算子的matlab程序

我写几个吧，你最好还是找书，书上边缘处理程序很多

边缘检测一般有几步：

1、滤波

2、增强

3、检测

Roberts算子，Sobel算子，Prewitt算子，Canny算子，Log算子

实例：

i=imread('tupian.jpg');

i1=rgb2gray(i);

bw1=edge(i1,'prewitt',0.04);%也可把prewitt换成canny，log，sobel等。阈值为0.04，可改

figure(1),imshow(i);%原图

figure(2),imshow(i1);%灰度图

figure(3),imshow(bw1);%prewitt边缘提取的图像

求MATLAB代码

MATLAB实用源代码

1图像的读取及旋转

A=imread('');%读取图像

subplot(2,2,1),imshow(A),title('原始图像');%输出图像

I=rgb2gray（A）;

subplot(2,2,2),imshow(A),title('灰度图像');

subplot(2,2,3),imhist(I),title('灰度图像直方图');%输出原图直方图

theta = 30;J = imrotate(I,theta);% Try varying the angle, theta.

subplot(2,2,4)， imshow(J),title(‘旋转图像’)

2边缘检测

I=imread('C:\Users\HP\Desktop\平时总结\路飞.jpg');

subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');

I1=edge(I,'sobel');

subplot(2,2,2),imshow(I1),title('sobel边缘检测');

I2=edge(I,'prewitt');

subplot(2,2,3),imshow(I2),title（'prewitt边缘检测'）;

I3=edge(I,'log');

subplot(2,2,4),imshow(I3),title（'log边缘检测'）;

3图像反转

MATLAB 程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

J=double(I);

J=-J+(256-1);%图像反转线性变换

H=uint8(J);

subplot(1,2,1),imshow(I);

subplot(1,2,2),imshow(H);

4.灰度线性变换

MATLAB 程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,3),imshow(J);

title('线性变换图像[0.1 0.5]');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,4),imshow(K);

title('线性变换图像[0.3 0.7]');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

5.非线性变换

MATLAB 程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1),imshow(I1);

title(' 灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on;%显示坐标系

J=double(I1);

J=40*(log(J+1));

H=uint8(J);

subplot(1,2,2),imshow(H);

title(' 对数变换图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

4.直方图均衡化

MATLAB 程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

I=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I);

subplot(2,2,2);

imhist(I);

I1=histeq(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

subplot(2,2,2);

imhist(I1);

5. 线性平滑滤波器

用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：

I=imread('xian.bmp');

subplot(231)

imshow(I)

title('原始图像')

I=rgb2gray(I);

I1=imnoise(I,'salt pepper',0.02);

subplot(232)

imshow(I1)

title(' 添加椒盐噪声的图像')

k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波

k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波

k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波

subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板平滑滤波');

subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板平滑滤波');

subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板平滑滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板平滑滤波');

6.中值滤波器

用MATLAB实现中值滤波程序如下：

I=imread('xian.bmp');

I=rgb2gray(I);

J=imnoise(I,'saltpepper',0.02);

subplot(231),imshow(I);title('原图像');

subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');

k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波

k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波

k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波

k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波

subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波');

subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波 ');

subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波');

7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on;%显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on;%显示坐标系

H=fspecial('sobel');%选择sobel算子

J=filter2(H,I1); %卷积运算

subplot(2,2,3),imshow(J);

title('sobel算子锐化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on;%显示坐标系

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子

J1=conv2(I1,h,'same');%卷积运算

subplot(2,2,4),imshow(J1);

title('拉普拉斯算子锐化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

8.梯度算子检测边缘

用 MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,3,1);

imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(2,3,2);

imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I2=edge(I1,'roberts');

figure;

subplot(2,3,3);

imshow(I2);

title('roberts算子分割结果');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I3=edge(I1,'sobel');

subplot(2,3,4);

imshow(I3);

title('sobel算子分割结果');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I4=edge(I1,'Prewitt');

subplot(2,3,5);

imshow(I4);

title('Prewitt算子分割结果 ');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

9.LOG算子检测边缘

用 MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰度图像');

I2=edge(I1,'log');

subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('log算子分割结果');

10.Canny算子检测边 缘

用MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像')

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰度图像');

I2=edge(I1,'canny');

subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('canny算子分割结果');

11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

figure

imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像

threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限

BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像

figure

imshow(BW);

title('二值图像');

dim=size(BW);

col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标

row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标

connectivity=8;

num_points=180;

contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);

%提取边界

figure

imshow(I1);

hold on;

plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);

title('边界跟踪图像');

12.Hough变换

I= imread('xian.bmp');

rotI=rgb2gray(I);

subplot(2,2,1);

imshow(rotI);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

BW=edge(rotI,'prewitt');

subplot(2,2,2);

imshow(BW);

title('prewitt算子边缘检测 后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

[H,T,R]=hough(BW);

subplot(2,2,3);

imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');

title('霍夫变换图');

xlabel('\theta'),ylabel('\rho');

axis on , axis normal, hold on;

P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));

x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));

plot(x,y,'s','color','white');

lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);

subplot(2,2,4);,imshow(rotI);

title('霍夫变换图像检测');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

hold on;

max_len=0;

for k=1:length(lines)

xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];

plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');

plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');

plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');

len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);

if(lenmax_len)

max_len=len;

xy_long=xy;

end

end

plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');

13.直方图阈值法

用 MATLAB实现直方图阈值法：

I=imread('xian.bmp');

I1=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

title(' 灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on; %显示坐标系

[m,n]=size(I1);%测量图像尺寸参数

GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量

for k=0:255

GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置

end

subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图

title('灰度直方图')

xlabel('灰度值')

ylabel(' 出现概率')

I2=im2bw(I,150/255);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('阈值150的分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I3=im2bw(I,200/255); %

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('阈值200的分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

14. 自动阈值法：Otsu法

用MATLAB实现Otsu算法：

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

subplot(1,2,1),imshow(I);

title('原始图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

level=graythresh(I); %确定灰度阈值

BW=im2bw(I,level);

subplot(1,2,2),imshow(BW);

title('Otsu 法阈值分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

15.膨胀操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素

I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀

subplot(1,2,2);

imshow(I2);

title(' 膨胀后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

16.腐蚀操作

MATLAB 实现腐蚀操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素

I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀

subplot(1,2,2);

imshow(I2);

title('腐蚀后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

17.开启和闭合操作

用 MATLAB实现开启和闭合操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素

I2=imopen(I1,se); %开启操作

I3=imclose(I1,se); %闭合操作

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('开启运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('闭合运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

18.开启和闭合组合操作

I=imread('xian.bmp');%载入图像

subplot(3,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(3,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

se=strel('disk',1);

I2=imopen(I1,se);%开启操作

I3=imclose(I1,se);%闭合操作

subplot(3,2,3),imshow(I2);

title('开启运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

subplot(3,2,4),imshow(I3);

title('闭合运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

se=strel('disk',1);

I4=imopen(I1,se);

I5=imclose(I4,se);

subplot(3,2,5),imshow(I5);%开—闭运算图像

title('开—闭运算图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

I6=imclose(I1,se);

I7=imopen(I6,se);

subplot(3,2,6),imshow(I7);%闭—开运算图像

title('闭—开运算图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;%显示坐标系

19.形态学边界提取

利用 MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');%载入图像

subplot(1,3,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on;%显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(1,3,2),imshow(I1);

title('二值化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;%显示网格线

axis on;%显示坐标系

I2=bwperim(I1); %获取区域的周长

subplot(1,3,3),imshow(I2);

title('边界周长的二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

20.形态学骨架提取

利用MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;

I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;

I2=bwmorph(I1,'skel',1);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('1次骨架提取');

axis([50,250,50,200]);

axis on;

I3=bwmorph(I1,'skel',2);

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('2次骨架提取');

axis([50,250,50,200]);

axis on;

21.直接提取四个顶点坐标

I = imread('xian.bmp');

I = I(:,:,1);

BW=im2bw(I);

figure

imshow(~BW)

[x,y]=getpts

平滑滤波

h=fspecial('average',9);

I_gray=imfilter(I_gray,h,'replicate');%平滑滤波

log边缘检测算子matlab代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于matlab对图像做边缘检测代码、log边缘检测算子matlab代码的信息别忘了在本站进行查找喔。