不使用matlab函数库对图像进行边缘检测并在axes输出原图和处理后的图像matlab源代码

在MATLAB中，如果你想要不使用内置函数库直接进行边缘检测并显示原始图像和处理后的图像，可以采用自定义算法如Sobel算子或Canny边缘检测算法。下面是一个简单的示例，使用Sobel算子进行边缘检测：

% 加载或创建一张图片
img = imread('example.jpg'); % 替换为你要使用的图像文件名

% 定义 Sobel 算子
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];   % X方向梯度滤波器
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];   % Y方向梯度滤波器

% 对图像应用 Sobel 过滤
Ix = conv2(img, sobel_x, 'same');
Iy = conv2(img, sobel_y, 'same');

% 计算边缘响应 (abs() 函数用于取绝对值)
edge_map = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);

% 转置边缘映射矩阵以便与原图尺寸一致
edge_map = edge_map';

% 创建新的figure窗口展示原始图像和处理后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(edge_map), title('Edge Detection Result');

% 显示结果

这个例子中，我们首先读取图像，然后计算了两个方向的梯度（Sobel算子），将它们组合成一个边缘响应图像。最后，在图形界面显示原始图像和边缘检测的结果。