Matlab 亚像素提取代码示例 - 精准定位图像边缘

以下是一个使用Matlab进行亚像素提取的示例代码：

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);

% 使用Sobel算子计算图像的梯度
gradientX = imfilter(double(grayImage), [-1, 0, 1], 'replicate');
gradientY = imfilter(double(grayImage), [-1; 0; 1], 'replicate');

% 计算梯度的幅值和方向
gradientMagnitude = sqrt(gradientX.^2 + gradientY.^2);
gradientDirection = atan2(gradientY, gradientX);

% 使用亚像素插值计算亚像素边缘位置
subpixelX = zeros(size(grayImage));
subpixelY = zeros(size(grayImage));

for i = 2:size(grayImage, 1)-1
    for j = 2:size(grayImage, 2)-1
        % 计算亚像素偏移
        dx = 0.5 * (gradientMagnitude(i, j+1) - gradientMagnitude(i, j-1)) / (gradientMagnitude(i, j+1) + gradientMagnitude(i, j-1));
        dy = 0.5 * (gradientMagnitude(i+1, j) - gradientMagnitude(i-1, j)) / (gradientMagnitude(i+1, j) + gradientMagnitude(i-1, j));
        
        % 计算亚像素边缘位置
        subpixelX(i, j) = j + dx;
        subpixelY(i, j) = i + dy;
    end
end

% 显示亚像素边缘位置
imshow(image);
hold on;
quiver(subpixelX, subpixelY, gradientX, gradientY, 'r');
hold off;

以上代码首先读取图像，然后将图像转换为灰度图像。接下来使用Sobel算子计算图像的梯度，并计算梯度的幅值和方向。最后使用亚像素插值计算亚像素边缘位置，并在图像上显示亚像素边缘位置和梯度方向。