图像分割——线检测——拉普拉斯标定（Matlab）

clc;
clear all;
close all;%线检测测试图像（Detection of Line）
I=im2double(imread('D:\Gray Files\10-5.tif'));
[M,N]=size(I);
%%
%===============================线检测（一）===============================
KernelType=-8;
[g,edge]= LaplacianFilter(I,KernelType);
%拉普拉斯标定
%获得最小值
v_min=min(edge(:));
g0=-v_min+edge;
%获得最大值
v_max=max(g0(:));
%拉氏标定
g1=edge/v_max;
%显示标定后的图像
imshow(g1)

拉普拉斯滤波，LaplacianFilter函数如下：

%拉普拉斯算子，二阶导数，锐化图像
function [g,edge]=LaplacianFilter(I,KernelType)%扩展区域的行列数KernelSize=3;len=floor(KernelSize/2);%对原始图像进行扩展，此处采用了镜像扩展，目的是解决边缘计算的问题f_pad=padarray(I,[len,len],'symmetric');[M,N]=size(f_pad);switch KernelTypecase -4L=[0 1 0;1 -4 1;0 1 0];case -8L=[1 1 1;1 -8 1;1 1 1];case 4L=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0];case 8 L=[-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1];%接下来两个是合成拉普拉斯算子case 5L=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];     case 9 L=[-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1];        endif KernelType>0a=1;else a=-1;endfor i=1+len:M-lenfor j=1+len:N-len%从扩展图像中，取出局部图像Block=f_pad(i-len:i+len,j-len:j+len);%将拉普拉斯算子的结果作用于原始图像，得到输出图像       g(i-len,j-len)=I(i-len,j-len)+ a*sum(sum(Block.*L));%保留拉普拉斯算子的运算结果edge(i-len,j-len)=a*sum(sum(Block.*L));endend
end

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