MATLAB 亚像素边缘检测：使用高斯曲线拟合计算亚像素边缘位置

MATLAB 亚像素边缘检测：使用高斯曲线拟合计算亚像素边缘位置

本文介绍了使用 MATLAB 进行亚像素边缘检测的方法，包括使用 Canny 算法进行粗定位和使用高斯曲线拟合进行精确定位。

代码示例

以下是使用 MATLAB 进行亚像素边缘检测的示例代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 使用 Canny 算法进行边缘检测
canny_img = edge(gray_img, 'canny');

% 设置窗口大小
window_size = 5;

% 计算图像梯度
[dx, dy] = gradient(double(gray_img));
gradient_magnitude = sqrt(dx.^2 + dy.^2);

% 初始化亚像素边缘坐标
subpixel_edges = zeros(size(gray_img));

% 对每个边缘像素进行精确定位
for i = 1:size(canny_img, 1)
    for j = 1:size(canny_img, 2)
        if canny_img(i, j) == 1
            % 获取窗口内的梯度幅值
            window_gradient = gradient_magnitude(max(i-window_size, 1):min(i+window_size, end), max(j-window_size, 1):min(j+window_size, end));
            
            % 计算窗口内梯度幅值的加权均值
            weights = fspecial('gaussian', size(window_gradient), 2);
            weighted_gradient = window_gradient .* weights;
            weighted_sum = sum(weighted_gradient(:));
            weighted_mean = weighted_sum / sum(weights(:));
            
            % 通过高斯曲线拟合计算亚像素边缘位置
            subpixel_edges(i, j) = subpixel_edge_position(window_gradient, weighted_mean);
        end
    end
end

% 显示亚像素边缘检测结果
imshow(subpixel_edges);

subpixel_edge_position 函数实现

根据代码中的描述，subpixel_edge_position 函数需要根据梯度幅值的高斯曲线拟合来计算亚像素边缘位置。以下是一个可能的实现示例：

function subpixel_position = subpixel_edge_position(gradient, weighted_mean)
    % 计算梯度幅值的高斯曲线拟合
    x = 1:numel(gradient);
    gaussian_fit = fit(x(:), gradient(:), 'gauss1');
    
    % 获取高斯曲线拟合的参数
    amplitude = gaussian_fit.a1;
    center = gaussian_fit.b1;
    sigma = gaussian_fit.c1;
    
    % 计算亚像素边缘位置
    subpixel_position = center + (weighted_mean - amplitude) / (2 * amplitude) * sigma;
end

在这个示例中，subpixel_edge_position 函数使用 MATLAB 的 fit 函数来进行高斯曲线拟合。然后，根据高斯曲线拟合的参数计算亚像素边缘位置。请注意，这只是一个可能的实现示例，具体的实现方式可能会因具体需求而有所不同。

总结

本文提供了一个使用 MATLAB 进行亚像素边缘检测的示例代码，展示了如何编写 subpixel_edge_position 函数来计算亚像素边缘位置。希望本文能帮助您了解如何使用 MATLAB 进行亚像素边缘检测。