MATLAB 亚像素边缘提取图像显示 - 基于Canny和Zernike矩

这段代码使用Canny边缘检测算法提取图像的边缘，并将边缘图像显示出来。然后，通过find函数获取边缘像素的坐标。接下来，通过循环遍历每个边缘像素，获取其邻域，并计算Zernike矩。最后，通过ZernikeMomentsnew函数计算Zernike矩，并将结果存储在edgeParams数组中。

要显示亚像素边缘提取后的图像，可以使用imresize函数将边缘图像放大。修改后的代码如下：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);
% Canny边缘检测
edges = edge(grayImg, 'canny');
% 显示边缘图像
figure;
imshow(edges);
title('Canny边缘图像');
% 获取边缘像素的坐标
[row, col] = find(edges);
% 计算边缘参数
edgeParams = zeros(length(row), 25); % 修改数组大小为1×25
for i = 1:length(row)
    % 获取当前像素的邻域
    neighborhood = grayImg(row(i)-1:row(i)+1, col(i)-1:col(i)+1);
    % 计算Zernike矩
    zernikeMoments = ZernikeMomentsnew(neighborhood);
    % 存储边缘参数
    edgeParams(i, :) = zernikeMoments;
end
% 放大边缘图像
enlargedEdges = imresize(edges, 10);
% 显示放大后的边缘图像
figure;
imshow(enlargedEdges);
title('放大后的边缘图像');

在代码的最后，添加了放大边缘图像的步骤，并使用imshow函数显示放大后的边缘图像。可以通过修改imresize函数的参数来调整放大倍数。