matlab練習程序（Marr-Hildreth邊緣檢測）

　　方法是先用LoG算子進行濾波，在對圖像的過零點進行檢測。

clear all;
close all;
clc;

%產生LoG算子(Laplacian of Gaussian)
m=11;
n=11;
sigma=1.4;
w=zeros(m,n);
h_m=(m-1)/2;
h_n=(n-1)/2;
for i=1:m
    for j=1:n
        y=i-h_m;
        x=j-h_n;
        w(i,j)=(1/(sigma*sigma))*((y*y+x*x)/(sigma*sigma)-2)*exp(-(y*y+x*x)/(2*sigma*sigma)); 
    end
end
w=w/sum(sum(w));    %歸一化

img=double(imread('lena.jpg'));
imgn=imfilter(img,w,'replicate');

%過零點檢測，一個函數最大值大於零，最小值小於零，那么函數中間一定有為零的點
%准確的過零點的值需要插值
[m n]=size(img);
for i=2:m-1
    for j=2:n-1
        tmp(1)=sum(sum(imgn(i-1:i,j-1:j)));
        tmp(2)=sum(sum(imgn(i-1:i,j:j+1)));
        tmp(3)=sum(sum(imgn(i:i+1,j-1:j)));
        tmp(4)=sum(sum(imgn(i:i+1,j:j+1)));
        Ma=max(tmp);
        Mi=min(tmp);
        if Ma>0 && Mi<0
            imgn(i,j)=255;
        end
    end
end

imshow(imgn==255);

沒有Canny效果好，不過能夠得到閉合的曲線，當然，計算量也比Canny小。