MATLAB对高斯平滑处理后的图像进行canny边缘检测

在MATLAB中，进行高斯滤波（Gaussian smoothing）后再进行Canny边缘检测通常用于改善图像质量并提高边缘检测的效果。下面是简单的步骤：

1. **加载图像**：使用`img = imread('your_image.jpg')`导入你需要处理的图像。

2. **高斯滤波**：使用`img_filtered = imgaussfilt(img, sigma)`, 这里`sigma`是高斯核的标准差，它决定了滤波器的平滑程度。较小的值会使边缘更锐利，较大的值会使得细节损失更多。

3. **确定阈值**：Canny算法需要两个阈值，低阈值用来寻找潜在的边缘，高阈值用来确认边缘。你可以手动设置或使用`edge(img_filtered, 'Canny', [low_threshold high_threshold])`自动确定，其中`[low_threshold high_threshold]`是你选择的阈值范围。

4. **应用Canny边缘检测**：使用`edges = edge(img_filtered, 'Canny', low_threshold, high_threshold);`得到边缘检测的结果。

5. **显示结果**：最后，你可以用`imshowpair(img, edges, 'montage')`将原始图像和边缘检测结果并排显示出来，或者单独查看`imagesc(edges)`。

% 示例
sigma = 2; % 高斯滤波的σ值
low_threshold = 0.1 * max(max(img_filtered)); % 自动确定较低阈值
high_threshold = 0.3 * max(max(img_filtered)); % 自动确定较高阈值

edges = edge(img_filtered, 'Canny', low_threshold, high_threshold);
imshowpair(img, edges, 'montage');