基于Zernike矩的亚像素边缘检测实现及Matlab代码

基于Zernike矩的亚像素边缘检测实现及Matlab代码

边缘检测是图像处理中一项重要的任务，用于提取图像中物体的边界信息。传统的边缘检测方法通常在像素级别进行操作，即将图像转换为二值图像，其中边缘像素为前景，非边缘像素为背景。然而，这种方法可能会导致边缘的模糊和粗糙，特别是在边缘像素分布不均匀或图像噪声较多的情况下。为了解决这个问题，亚像素边缘检测方法应运而生。

亚像素边缘检测旨在通过对图像进行亚像素级别的插值，提高边缘检测的准确性和精度。其中，Zernike矩是一种常用的亚像素边缘检测方法，它将图像边缘建模为Zernike多项式的展开系数，通过计算这些展开系数来实现亚像素边缘检测。

下面是使用Matlab实现基于Zernike矩的亚像素边缘检测的代码示例：

% 读取图像
img = imread('input_image.png');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img =