matlab canny边缘算法代码实

MATLAB中Canny边缘检测算法通常涉及以下几个步骤[^2]：

1. **噪声去除**:

   % 原始图像
   img = imread('FOREMAN.QCI'); % 替换为你的图像文件名
   % 使用高斯滤波器平滑图像并减少噪声
   smoothed_img = imfilter(img, fspecial('gaussian', [5, 5], 2));

2. **梯度计算**:

   % 计算图像的x和y方向导数
   Ix = imgradientx(smoothed_img);
   Iy = imgradienty(smoothed_img);
   gradient_mag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2); % 梯度幅值
   gradient_angle = atan2(Iy, Ix); % 梯度角度

3. **非极大值抑制**:

   % 寻找局部极值点（极大值和极小值）
   suppressed_grad = zeros(size(gradient_mag));
   angles = round(deg2rad(gradient_angle));
   suppressed_grad(angles == -90 | angles == 90) = Inf; % 处理边界情况
   suppressed_grad(gradient_mag > neighboring_grads) = gradient_mag;

4. **双阈值检测**:

   % 定义低阈值和高阈值
   low_threshold = 0.1 * max(gradient_mag(:)); % 可以调整
   high_threshold = 0.3 * max(gradient_mag(:));
   
   % 创建边缘掩码
   edges = zeros(size(smoothed_img));
   edges(gradient_mag > high_threshold) = 1;
   edges(suppressed_grad > low_threshold & suppressed_grad < high_threshold) = 1;

通过上述代码，你可以得到原始图像经过Canny边缘检测后的结果。注意，实际操作时可能需要根据具体应用调整参数，如高斯滤波器大小、阈值等。