MATLAB中canny算子调用非极大值抑制函数

在MATLAB中，Canny边缘检测算法通常包含两个步骤：高斯滤波和平滑后的梯度计算，以及非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）和双阈值处理。

当你调用`edge`函数并传入`Canny`选项时，MATLAB会自动应用Canny算法。如果你想要手动控制这个过程，可以分为以下几个步骤：

1. 首先，对图像进行高斯滤波以平滑噪声，可以用`imgaussfilt`函数，例如：

   img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你的图片文件名
   blurred_img = imgaussfilt(img, sigma); % sigma是高斯核的标准差

2. 计算图像的梯度及其方向，通常使用Sobel算子或其他类似方法，然后用`gradient`函数：

   [Ix, Iy] = gradient(blurred_img);
   magnitude = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
   angle = atan2(Iy, Ix);

3. 接下来，应用非极大值抑制。MATLAB本身并未直接提供非极大值抑制函数，你需要手动编写或者使用已经存在的开源库来实现，比如自定义一个函数来沿着角度选择最大值：

   suppressed_magnitude = zeros(size(magnitude));
   suppressed_angle = NaN(size(angle));
   for i = 1:numel(angle)
       row = i;
       col = fix(angle(i)); % 将角度转为整数索引
       if mod(angle(i), 2*pi) > pi / 2
           col = col + 1; % 考虑到边界条件
       end
       if magnitude(row, col) >= magnitude(row, col - 1) && ...
              magnitude(row, col) >= magnitude(row, col + 1)
           suppressed_magnitude(row, col) = magnitude(row, col);
           suppressed_angle(row, col) = angle(row, col);
       end
   end

4. 最后，确定边缘位置，通常是通过比较抑制后的梯度强度与预设的阈值来完成：

   threshold1 = ...; % 第一个阈值
   threshold2 = ...; % 第二个阈值
   edges = (suppressed_magnitude > threshold1) & (suppressed_magnitude > threshold2);

记得替换上述代码中的'your_image.jpg'为你要处理的实际图片文件名，并调整阈值等参数。完成后，`edges`就是应用了Canny算子的结果。