matlab图片边沿检测

在MATLAB中，边缘检测是一种常用的技术，用于识别图像中的轮廓和边界。最常见的边缘检测算法之一是Canny算子，它通过三个步骤来实现边缘检测：

1. **高斯滤波**：首先，对图像应用低通滤波器（如高斯滤波），平滑图像并减少噪声的影响。

2. **计算梯度**：然后，计算图像在水平和垂直方向的梯度，这通常涉及到求导操作。MATLAB的`imgradient`函数可以方便地完成这个步骤。

3. **非极大值抑制**：接下来，寻找每个像素点处梯度强度最大的邻域，并保持这个最大值，其他较小的数值被视为噪音。

4. **双阈值处理**：最后，确定两个阈值（通常称为低阈值和高阈值），将图像分为强边缘、弱边缘和背景三部分。小于低阈值的区域被认为是背景，大于高阈值的区域是强边缘，介于两者之间的区域需要进一步检查其邻域，如果连接到强边缘则保留，否则删除。

在MATLAB中，使用`edge`函数或者`canny`函数可以直接应用Canny边缘检测算法。例如：

% 加载图像
img = imread('image.jpg');
% 对图像进行Canny边缘检测
edges = edge(img, 'Canny');
% 显示原始图像和检测结果
figure; imshowpair(img, edges, 'montage');