Canny边缘检测

使用Matlab语言，编写自定义函数实现Canny边缘检测算法，完成图像边缘提取。

简单实现了Canny边缘检测算法，包括以下步骤：1. 进行高斯滤波器系数的卷积；2. 使用水平和垂直方向的Canny滤波器进行卷积；3. 使用atan2函数计算边缘方向；4. 调整到最接近的0°、45°、90°和135°方向；5. 进行非最大抑制；6. 应用双阈值策略（T_High和T_Low）来处理输入的RGB图像。

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。

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。

该工具提供基于Canny算子的图像边缘检测功能，并允许用户保存处理后的图像结果。使用该工具前，请确保已安装MCRInstaller.exe。

基于Matlab平台，详细介绍了Canny边缘检测算法的实现步骤，并提供了相应的代码实现。通过对算法原理和代码的解读，读者可以深入了解Canny算法的各个步骤，并掌握使用Matlab进行边缘检测的方法。

介绍了图像处理中一种重要的技术——Canny边缘检测算法。该算法主要包括三个关键步骤：图像求导、非极大值抑制（NMS）以及边缘检测。Canny边缘检测算法以其高效的特性在图像分析领域广泛应用。

近年来，图像分析与处理在理论、实现和应用方面迅速发展。图像边缘检测作为热点和难点，吸引了广泛关注。Canny算法在此领域表现突出，已被广泛应用于图像边缘的高效检测与提取。

这是宾夕法尼亚大学EdX课程中的MATLAB Canny算子边界检测函数代码，涵盖了机器学习在视觉智能中的应用。课程包括图像处理技术如图像卷积、边缘检测和特征提取，以及使用MATLAB和OpenCV实现的实际案例。

机器视觉在各个领域广泛应用，处理受环境噪声等影响的图像至关重要。介绍的Matlab代码能有效进行Canny边缘检测，是图形处理中的关键工具。