canny边缘检测算法matlab

canny边缘检测算法是一种常用的图像边缘检测方法，它能够有效地抑制噪声并精确地确定边缘的位置。该算法的步骤如下：
1. 首先，将图像转换为灰度图像（如果原图是彩色图像）。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，以平滑图像并消除噪声。
3. 计算图像中每个像素的梯度幅值和方向。
4. 对梯度幅值进行非极大值抑制，以细化边缘。
5. 应用双阈值来确定真正的边缘。具体来说，设置一个低阈值和一个高阈值，高于高阈值的像素被认为是强边缘，低于低阈值的像素被认为是非边缘，介于两者之间的像素被视为弱边缘，可以根据其是否与强边缘相连来决定是否将其视为真正的边缘。
6. 最后，通过连接强边缘和与之相连的弱边缘来得到最终的边缘图像。

以下是使用MATLAB实现canny边缘检测算法的代码：

Img = imread('cameraman.tif'); % 读取图像
M = size(Img); % 计算图像大小
if numel(M) > 2 %判断图像是否是彩色图像
    gray = rgb2gray(Img); % 图像灰度变换
else
    gray = Img;
end
Cimg = edge(gray,'canny');
figure(1);
subplot(121);
imshow(gray,[]);
title('原图');
subplot(122);
imshow(Cimg,[]);
title('Canny边缘检测');

相关问题

canny边缘检测算法matlab代码

MATLAB中实现Canny边缘检测算法的代码如下：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 使用Canny算法检测边缘
edges = edge(gray, 'canny');

% 显示结果
imshow(edges);

在这个例子中，我们首先使用`imread`函数读取图像，然后使用`rgb2gray`函数将其转换为灰度图像。接下来，我们使用`edge`函数调用Canny算法来检测边缘。最后，我们使用`imshow`函数将结果显示出来。

需要注意的是，Canny算法的结果取决于其参数设置，例如阈值等。在实际应用中，可能需要对这些参数进行调整以获得更好的结果。

canny边缘检测算法 matlab代码

以下是canny边缘检测算法的matlab代码：

function edgeImg = cannyEdgeDetection(grayImg, sigma, thresholdLow, thresholdHigh)

% 高斯滤波
G = fspecial('gaussian', [5 5], sigma);
grayImg = imfilter(grayImg, G, 'same');

% 计算梯度幅值和方向
Sx = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
Sy = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
Gx = imfilter(double(grayImg), Sx);
Gy = imfilter(double(grayImg), Sy);
Gmag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
Gdir = atan2(Gy, Gx) * 180 / pi;

% 非极大值抑制
[nRows, nCols] = size(grayImg);
edgeImg = zeros(nRows, nCols);
for i = 2:nRows-1
    for j = 2:nCols-1
        if (Gdir(i,j) < 0)
            Gdir(i,j) = Gdir(i,j) + 180;
        end
        
        if ((Gdir(i,j) >= 0) && (Gdir(i,j) < 22.5) || (Gdir(i,j) >= 157.5) && (Gdir(i,j) < 202.5) || (Gdir(i,j) >= 337.5) && (Gdir(i,j) <= 360))
            if ((Gmag(i,j) > Gmag(i,j+1)) && (Gmag(i,j) > Gmag(i,j-1)))
                edgeImg(i,j) = Gmag(i,j);
            end
        end
        if ((Gdir(i,j) >= 22.5) && (Gdir(i,j) < 67.5) || (Gdir(i,j) >= 202.5) && (Gdir(i,j) < 247.5))
            if ((Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j+1)) && (Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j-1)))
                edgeImg(i,j) = Gmag(i,j);
            end
        end
        if ((Gdir(i,j) >= 67.5) && (Gdir(i,j) < 112.5) || (Gdir(i,j) >= 247.5) && (Gdir(i,j) < 292.5))
            if ((Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j)) && (Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j)))
                edgeImg(i,j) = Gmag(i,j);
            end
        end
        if ((Gdir(i,j) >= 112.5) && (Gdir(i,j) < 157.5) || (Gdir(i,j) >= 292.5) && (Gdir(i,j) < 337.5))
            if ((Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j+1)) && (Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j-1)))
                edgeImg(i,j) = Gmag(i,j);
            end
        end
    end
end

% 双阈值处理
edgeImg(edgeImg < thresholdLow) = 0;
edgeImg(edgeImg >= thresholdHigh) = 1;
edgeImg((edgeImg < thresholdHigh) & (edgeImg > thresholdLow)) = 0.5;

% 滞后阈值处理
for i = 2:nRows-1
    for j = 2:nCols-1
        if (edgeImg(i,j) == 0.5)
            if ((edgeImg(i-1,j-1) == 1) || (edgeImg(i-1,j) == 1) || (edgeImg(i-1,j+1) == 1) || (edgeImg(i,j-1) == 1) || (edgeImg(i,j+1) == 1) || (edgeImg(i+1,j-1) == 1) || (edgeImg(i+1,j) == 1) || (edgeImg(i+1,j+1) == 1))
                edgeImg(i,j) = 1;
            end
        end
    end
end
edgeImg(edgeImg == 0.5) = 0;
end

函数接受四个参数：灰度图像、高斯核尺寸、低阈值和高阈值。返回二值化的边缘图像。