【文章內(nèi)容簡介】 xlen ylen] = size(oimage)。 %read the sizeedgeRobinson = zeros(xlen,ylen)。 edgeRobinsonimage = zeros(xlen,ylen)。 %the result imaged=zeros(xlen,ylen)。 %direction of the conresponding points %process the oringin image with the operatorR = zeros(4,1)。for i = 2:xlen1 for j = 2:ylen1 R(1) = oimage(i1,j1)+oimage(i1,j+1)oimage(i+1,j+1)oimage(i+1,j1)... +oimage(i1,j)oimage(i+1,j)+oimage(i1,j)oimage(i+1,j)。 %North R(2) = oimage(i1,j)+oimage(i,j+1)oimage(i+1,j)oimage(i,j1)... +oimage(i1,j+1)oimage(i+1,j1)+oimage(i1,j+1)oimage(i+1,j1)。 %Northeast R(3) = oimage(i1,j+1)oimage(i1,j1)+oimage(i+1,j+1)oimage(i+1,j1)... +oimage(i,j+1)oimage(i,j1)+oimage(i,j+1)oimage(i,j1)。 %East R(4) = oimage(i,j+1)oimage(i1,j)+oimage(i+1,j)oimage(i,j1)... +oimage(i+1,j+1)oimage(i1,j1)+oimage(i+1,j+1)oimage(i1,j1)。 %Southeast R(5) = oimage(i+1,j+1)oimage(i1,j1)oimage(i1,j+1)+oimage(i+1,j1)... +oimage(i+1,j)oimage(i1,j)+oimage(i+1,j)oimage(i1,j)。 %South R(6) = oimage(i,j1)oimage(i1,j)oimage(i,j+1)+oimage(i+1,j)... +oimage(i1,j+1)oimage(i+1,j1)+oimage(i1,j+1)oimage(i+1,j1)。 %Southweast R(7) = oimage(i1,j1)oimage(i1,j+1)oimage(i+1,j+1)+oimage(i+1,j1)... +oimage(i,j1)oimage(i,j+1)+oimage(i,j1)oimage(i,j+1)。 %Weast R(8) = oimage(i,j1)oimage(i+1,j)+oimage(i1,j)oimage(i,j+1)... +oimage(i1,j1)oimage(i+1,j+1)+oimage(i1,j1)oimage(i+1,j+1)。 %NorthWest % edgeRobinson(i,j) = max(abs(R))。 [m c]=max(R)。 %find the mamximum and the coresponding direction edgeRobinson(i,j)=m。 %save the maximum d(i,j)=c。 %save the direction endend %edge detectingfor i = 2:xlen1 for j = 2:ylen1 if (d(i,j)==1)amp。amp。(edgeRobinson(i,j)edgeRobinson(i1,j))amp。amp。(edgeRobinson(i,j)200) edgeRobinsonimage(i,j) = 255。 elseif (d(i,j)==2)amp。amp。(edgeRobinson(i,j)edgeRobinson(i1,j+1))amp。amp。(edgeRobinson(i,j)200) edgeRobinsonimage(i,j) = 255。 elseif (d(i,j)==3)amp。amp。(edgeRobinson(i,j)edgeRobinson(i,j+1))amp。amp。(edgeRobinson(i,j)200) edgeRobinsonimage(i,j) = 255。 elseif (d(i,j)==4)amp。amp。(edgeRobinson(i,j)edgeRobinson(i+1,j+1))amp。amp。(edgeRobinson(i,j)200) edgeRobinsonimage(i,j) = 255。 elseif (d(i,j)==5)amp。amp。(edgeRobinson(i,j)edgeRobinson(i+1,j))amp。amp。(edgeRobinson(i,j)200) edgeRobinsonimage(i,j) = 255。 elseif (d(i,j)==6)amp。amp。(edgeRobinson(i,j)edgeRobinson(i+1,j1))amp。amp。(edgeRobinson(i,j)200) edgeRobinsonimage(i,j) = 255。 elseif (d(i,j)==7)amp。amp。(edgeRobinson(i,j)edgeRobinson(i,j1))amp。amp。(edgeRobinson(i,j)200) edgeRobinsonimage(i,j) = 255。 elseif (d(i,j)==8)amp。amp。(edgeRobinson(i,j)edgeRobinson(i1,j1))amp。amp。(edgeRobinson(i,j)200) edgeRobinsonimage(i,j) = 255。 end endend edgeR=edgeRobinsonimage。二階微分算子采用一階微分算子很難找到一個一致的閾值選擇辦法，保證檢測出的圖像有相對均勻的寬度，克服這個障礙的辦法是改用二階微分算子進行邊緣檢測定位。經(jīng)常采用如下Laplace微分算子：并進而尋找的跨零點的位置(零點的局部正和負(fù)的取值都有)。當(dāng)然實踐中可以通過模板來實現(xiàn)，本程序采用如下模板：跨零點難得直接出現(xiàn)在某個像素上，往往需要進行插值等手段進行估計，文獻“HUERTAS and MEDIONI, Detection of Intensity Changes with Subpixel Accuracy Using LaplacianGaussian Masks，1986”給出一種很好的估計方法，本程序采用定義的方法去檢測跨零點。具體程序如下：%filename:%Useage:edge detecting by the Laplace operator%Writer: by Xubin function edgeSeO=secondorder(oimage)。 [xlen ylen] = size(oimage)。 %read the sizeedgeXY=zeros(xlen,ylen)。 edgeimage=zeros(xlen,ylen)。 H=[1,1,1。1,8,1。1,1,1]。 for i = 1:xlen for j = 1:ylen for m = 1:3 for n = 1:3 updateX = im+2。 updateY = jn+2。 if ((updateX=1) amp。amp。 (updateX=xlen) amp。amp。 (updateY=1) amp。amp。 (updateY=ylen)) edgeXY(i,j) = edgeXY(i,j) + H(m,n)*oimage(updateX,updateY)。 end end end endend %Thresh estimatesum=0。counter=0。for i = 2:xlen1 for j = 2:ylen1 if(edgeXY(i,j)180) sum=sum+edgeXY(i,j)。 counter=counter+1。 end endendth=sum/counter。 %edge detecting by zerocrossingfor i = 2:xlen1 for j = 2:ylen1 if(edgeXY(i,j)0) if((edgeXY(i,j1)0)amp。amp。(edgeXY(i,j1)edgeXY(i,j)th)) edgeimage(i,j)=1。 end if((edgeXY(i,j+1)0)amp。amp。(edgeXY(i,j+1)edgeXY(i,j)th)) edgeimage(i,j)=1。 end if((edgeXY(i1,j)0)amp。amp。(edgeXY(i1,j)edgeXY(i,j)th)) edgeimage(i,j)=1。 end if((edgeXY(i+1,j)0)amp。amp。(edgeXY(i+1,j)edgeXY(i,j)th)) edgeimage(i,j)=1。 end elseif(abs(edgeXY(i,j))2) if((edgeXY(i,j1)0)