canny算法具体步骤和各个步骤的matlab代码
时间: 2023-06-07 07:08:18 浏览: 64
Canny算法实现边缘检测,具体步骤如下:
1. 高斯滤波:使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,减少噪声对边缘检测的干扰。
2. 计算梯度幅值和方向:对平滑后的图像计算水平和垂直方向的梯度幅值和方向,确定边缘的强度和方向。
3. 非极大值抑制:在图像中搜索所有的梯度方向,仅保留梯度幅值沿该方向上的局部极大值,抑制非极大值点,从而得到更细的边缘线。
4. 双阈值处理:设定两个阈值,对梯度幅值进行分类处理,强边缘和弱边缘。强边缘是梯度值很大的像素点,一定是边缘点;弱边缘是梯度值较小但又不是噪声的像素点,需要进一步确认是否为边缘点。
5. 连接分析:将与强边缘相连的弱边缘点都认为是边缘。
以下是Matlab代码实现:
% 1.高斯滤波
img = imread('img.jpg');
img = rgb2gray(img);
sigma = 1;
n = 3*sigma*2 + 1;
G = fspecial('gaussian', [n n], sigma);
img_f = imfilter(double(img), G, 'symmetric');
% 2.计算梯度幅值和方向
sobelx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; % Sobel算子
sobely = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
Ix = imfilter(double(img_f), sobelx, 'conv', 'symmetric'); % 水平方向
Iy = imfilter(double(img_f), sobely, 'conv', 'symmetric'); % 垂直方向
grad = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2); % 梯度幅值
theta = atan(Iy./Ix); % 梯度方向
% 3.非极大值抑制
edge = zeros(size(img_f));
grad_pad = padarray(grad, [1 1], 'replicate'); % 图像边界扩充
theta_pad = padarray(theta, [1 1], 'replicate');
for i = 2:size(grad_pad, 1)-1
for j = 2:size(grad_pad, 2)-1
if (theta_pad(i,j)>=-pi/8)&&(theta_pad(i,j)<pi/8) % 水平方向
if (grad_pad(i,j)>grad_pad(i,j+1))&&(grad_pad(i,j)>grad_pad(i,j-1))
edge(i-1,j-1) = grad_pad(i,j);
end
end
...
% 其他方向同理
end
end
% 4.双阈值处理
lowThresh = 0.1; % 设定低阈值
highThresh = 0.3; % 设定高阈值
strong_edge = edge.*(edge>highThresh); % 强边缘
weak_edge = edge.*(edge<=highThresh).*(edge>lowThresh); % 弱边缘
gaps = edge.*(edge<=lowThresh); % 缺口
strong_edge = imdilate(strong_edge, [0 1 0;1 1 1;0 1 0]); % 膨胀强边缘
edge_final = strong_edge+weak_edge; % 最终边缘
% 5.连接分析
edge_final = bwlabel(edge_final); % 连通分量标记
[n,m]=size(edge_final);
label = zeros(n,1);
count = 0;
for i=2:m
P=edge_final(1,i);
for j=1:n
if(P~=0)
if(label(j)==0&&edge_final(j,i)==P)
label(j)=P;
elseif(label(j)~=0&&edge_final(j,i)==P)
for k=1:n
if(edge_final(k,i-1)==P)
label(label==label(k))=P;
end
end
end
end
end
end
edge_final = edge_final.*ismember(edge_final,label); % 合并同一连通分量
imshow(edge_final,[]); % 显示最终边缘图像