改进canny算子matlab源代码

以下是一个改进的 MATLAB Canny 算子源代码，它使用了高斯滤波器，通过调整它的参数，您可以获得不同的边缘检测结果。同时，我们也对阈值进行了适当的调整，以便在保留边缘信息的同时，减少噪声。

function edgeImg = myCanny(img, sigma, lowThresh, highThresh)
    % 高斯平滑
    G = fspecial('gaussian', [5 5], sigma);
    imgSmoothed = conv2(img, G, 'same');
    
    % 计算梯度
    [Gx, Gy] = gradient(imgSmoothed);
    Gmag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
    Gdir = atan2(Gy, Gx) * 180 / pi;
    Gdir(Gdir < 0) = Gdir(Gdir < 0) + 180; % 转换为0-180度
    
    % 非极大值抑制
    [rows, cols] = size(Gmag);
    NMS = zeros(rows, cols);
    for i = 2:rows-1
        for j = 2:cols-1
            switch Gdir(i,j)
                case 0
                    if (Gmag(i,j) > Gmag(i,j-1) && Gmag(i,j) > Gmag(i,j+1))
                        NMS(i,j) = Gmag(i,j);
                    end
                case 45
                    if (Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j+1) && Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j-1))
                        NMS(i,j) = Gmag(i,j);
                    end
                case 90
                    if (Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j) && Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j))
                        NMS(i,j) = Gmag(i,j);
                    end
                case 135
                    if (Gmag(i,j) > Gmag(i-1,j-1) && Gmag(i,j) > Gmag(i+1,j+1))
                        NMS(i,j) = Gmag(i,j);
                    end
            end
        end
    end
    
    % 双阈值处理
    highThresh = max(NMS(:)) * highThresh;
    lowThresh = highThresh * lowThresh;
    edgeImg = zeros(rows, cols);
    strongEdges = (NMS > highThresh);
    edgeImg(strongEdges) = 1;
    weakEdges = (NMS >= lowThresh) & (NMS <= highThresh);
    edgeImg(weakEdges) = 0.5;
    
    % 连通性分析
    [labeledImg, numRegions] = bwlabel(edgeImg);
    for i = 1:numRegions
        regionPixels = (labeledImg == i);
        if (max(NMS(regionPixels)) < highThresh)
            edgeImg(regionPixels) = 0;
        else
            edgeImg(regionPixels) = 1;
        end
    end
end

这个改进的 Canny 算子源代码使用了高斯平滑器，可以通过调整 sigma 参数来控制平滑程度。调整 lowThresh 和 highThresh 参数可以控制弱边缘和强边缘的判定阈值，从而得到更好的边缘检测结果。