在MATLAB中实现Canny算子进行边缘检测的过程包括多个步骤。首先,进行图像灰度化处理,将彩色图像转化为灰度图像。接着,使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,去除噪声。然后,进行梯度计算,通过Sobel算子或Prewitt算子获取图像的边缘强度和方向。之后,进行非极大值抑制,细化边缘。最后,通过双阈值处理和边缘连接步骤,最终得到图像的边缘检测结果。
MATLAB实现Canny边缘检测算子
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3)基于Canny算子的边缘检测
在图像处理领域中,Canny算子用于边缘检测的方法如下:
BW = edge(I, 'canny', thresh, sigma)
thresh:敏感度阈值参数,默认值为空矩阵[]。
此参数为一列向量,指定了阈值上下限。
第一个元素为阈值下限,第二个元素为阈值上限。
若只提供一个阈值元素,则视为上限值,下限值自动设定为其0.4倍。
若无阈值指定,算法会自动确定。
示例:
b1 = imread('nir.bmp');
h58 = fspecial('gaussian', 5, 0.8);
b = imfilter(b1, h58);
bw1 = edge(b, 'sobel'); % Sobel算子
bw2 = edge(b, 'prewitt'); % Prewitt算子
bw3 = edge(b, 'roberts'); % Roberts算子
bw4 = edge(b, 'log'); % LoG算子
bw5 = edge(b, 'canny'); ?nny算子
figure; imshow(bw1); imwrite(bw1, 'nirbwsobel.bmp');
figure; imshow(bw2); imwrite(bw2, 'nirbwprewitt.bmp');
figure; imshow(bw3); imwrite(bw3, 'nirbwroberts.bmp');
figure; imshow(bw4); imwrite(bw4, 'nirbwlog.bmp');
figure; imshow(bw5); imwrite(bw5, 'nirbwcanny.bmp');
本段代码展示了使用不同算子对图像进行边缘检测,包括Sobel、Prewitt、Roberts、LoG及Canny算子。通过imshow查看检测结果并用imwrite保存结果图像。
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1. Roberts算子边缘检测
I = imread('image.jpg');
I_gray = rgb2gray(I);
[Gx, Gy] = imgradientxy(I_gray, 'Roberts');
edge_roberts = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
imshow(edge_roberts);
2. Prewitt算子边缘检测
[Gx, Gy] = imgradientxy(I_gray, 'Prewitt');
edge_prewitt = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
imshow(edge_prewitt);
3. LOG(拉普拉斯高斯)边缘检测
edge_log = edge(I_gray, 'log');
imshow(edge_log);
4. Canny边缘检测
edge_canny = edge(I_gray, 'Canny');
imshow(edge_canny);
这些代码示例展示了如何使用Matlab实现多种常见的边缘检测技术,帮助您快速应用于图像处理任务。
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