Canny算子

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。

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。

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。

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。

RDD 分区调整：- repartition()- coalesce()聚合函数：- reduce()- aggregate()关联函数：- join()- cogroup()

Canny边缘连接 MATLAB 代码用于分割和分析弹性珠子以及计算张力偶极子。

我自行设计了一个Matlab边缘处理算法，使用了Canny算子。

提供了一段Matlab代码，用于实现SUSAN算子。该代码有助于理解SUSAN算子的原理。

这段Matlab代码实现了Sobel算子，通过边缘检测细化图像边缘。