数字图像边缘提取matlab

以下是使用Matlab进行数字图像边缘提取的步骤：

1. 读取图像并显示

img = imread('image.jpg'); % 读取图像
imshow(img); % 显示图像

2. 灰度化处理

gray_img = rgb2gray(img); % 将RGB图像转换为灰度图像
imshow(gray_img); % 显示灰度图像

3. 边缘检测

edge_img = edge(gray_img, 'Canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测
imshow(edge_img); % 显示边缘检测结果

4. 边缘增强

se = strel('disk', 1); % 创建一个半径为1的圆形结构元素
dilated_img = imdilate(edge_img, se); % 对边缘图像进行膨胀操作
imshow(dilated_img); % 显示膨胀后的边缘图像

5. 边缘细化

thin_img = bwmorph(dilated_img, 'thin', Inf); % 对膨胀后的边缘图像进行细化操作
imshow(thin_img); % 显示细化后的边缘图像

6. 边缘描绘

[H,theta,rho] = hough(thin_img); % 对细化后的边缘图像进行霍夫变换
P = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); % 从霍夫变换结果中提取峰值
lines = houghlines(thin_img,theta,rho,P,'FillGap',5,'MinLength',7); % 根据霍夫变换结果提取直线段
imshow(img); % 显示原始图像
hold on;
for k = 1:length(lines)
   xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
   plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green'); % 在原始图像上绘制直线段
end