Matlab 亚像素边缘提取和边缘检测代码示例

以下是一个示例代码，用于计算图像的亚像素边缘提取和边缘检测：

% 定义Zernike矩7 × 7 模板
M = [1, 0, 2*sqrt(3)/2, 0, (6*sqrt(5))/8, 0, (6*sqrt(35))/8;
    0, sqrt(3)/2, 0, sqrt(5)/2, 0, (sqrt(35))/2, 0;
    0, 0, sqrt(3)/2, 0, (sqrt(5))/2, 0, (sqrt(35))/2;
    0, sqrt(3)/2, 0, -sqrt(5)/2, 0, (sqrt(35))/2, 0;
    1, 0, -2*sqrt(3)/2, 0, (6*sqrt(5))/8, 0, -(6*sqrt(35))/8];

% 读取图像
image = imread('image.jpg');
image = double(image);

% 初始化边缘图像
edge_image = zeros(size(image));

% 计算每个像素点的边缘参数
for i = 2:size(image, 1)-1
    for j = 2:size(image, 2)-1
        % 计算卷积结果
        Z = conv2(image(i-1:i+1, j-1:j+1), M, 'valid');
        
        % 计算边缘角度
        phi = atan2(imag(Z(4)), real(Z(4)));
        
        % 计算边缘长度
        l1 = sqrt((5*real(Z(5)) + 3*real(Z(3))) / (8*real(Z(3))));
        l2 = sqrt((5*real(Z(4)) + real(Z(2))) / (6*real(Z(2))));
        l = (l1 + l2) / 2;
        
        % 计算k和h
        k = 3*real(Z(2)) / (2*(1-l2^2)^(3/2));
        h = (real(Z(1)) - (k*pi)/2 + k*asin(l2) + k*l2*sqrt(1-l2^2)) / pi;
        
        % 判断是否为边缘点
        kt = 0.5; % k的阈值
        lt = 0.1; % l的阈值
        if k >= kt && abs(l2 - l1) <= lt
            % 计算亚像素边缘点坐标
            x = i + h*cos(phi);
            y = j + h*sin(phi);
            
            % 在边缘图像中标记边缘点
            edge_image(round(x), round(y)) = 1;
        end
    end
end

% 边缘检测
edge_image = edge(edge_image, 'Canny');

% 显示边缘图像
imshow(edge_image);

请注意，这只是一个示例代码，具体的参数和阈值需要根据实际情况进行调整。此外，代码中使用了Canny边缘检测算法来进一步提取边缘，你也可以根据需要选择其他的边缘检测算法。