log算法检测斑点

log算法检测斑点程序，程序可读性好，检测结果不错，可自行加载图片进行检测

function [points] = log_Blob（imgo_nb_blobs）
    % 功能：提取LoG斑点
    % 输入： 
    %      img –输入的图像
    %       o_nb_blobs -需要检测的斑点区域的数量
    % 输出：
    %       points -检测出的斑点
    % 参考文献：
    % Lindeberg T. Feature Detection with Automatic Scale Selection
    % IEEE Transactions Pattern Analysis Machine Intelligence 1998 30 
    % 77-116
    
    % 输入图像
    img = double（img（::1））;
        
    % 设定检测到斑点的数量
    if nargin==1
        nb_blobs = 120;
    else
        nb_blobs = o_nb_blobs;
    end
    
    % 设定LoG参数
    sigma_begin = 2;
    sigma_end   = 15;
    sigma_step  = 1;
    sigma_array = sigma_begin:sigma_step:sigma_end;
    sigma_nb    = numel（sigma_array）;
        
    % 变量
    img_height  = size（img1）;
    img_width   = size（img2）;
        
    % 计算尺度规范化高斯拉普拉斯算子
    snlo = zeros（img_heightimg_widthsigma_nb）;
    for i=1:sigma_nb
        sigma       = sigma_array（i）;

snlo（::i） = sigma*sigma*imfilter（imgfspecial（‘log‘ floor（6*sigma+1） sigma）‘replicate‘）;

    end
        
    % 搜索局部极值
    snlo_dil             = imdilate（snloones（333））;
    blob_candidate_index = find（snlo==snlo_dil）;
    blob_candidate_value = snlo（blob_candidate_index）;
    [tmpindex]          = sort（blob_candidate_value‘descend‘）;
    
blob_index           = blob_candidate_index（ index（1:min（nb_blobsnumel（index））） ）;

[ligcolsca]        = ind2sub（[img_heightimg_widthsigma_nb]blob_index）;

    points               = [ligcol3*reshape（sigma_array（sca）[size（lig1）1]）];
    
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1636  2012-02-05 19:59  log_Blob.m

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