% 读取视频帧序列 v = VideoReader('shoujilux7.mp4'); % 遍历视频帧序列 while hasFrame(v) % 读取当前帧并将其转换为灰度图像 frame = readFrame(v); gray_frame = rgb2gray(frame); % 进行gamma校正 gamma = 1.5; gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma); % 进行高斯滤波 %filtered_frame = imgaussfilt(gamma_corrected, 2); sigma = 1; hsize = ceil(6*sigma); h = fspecial('gaussian', hsize, sigma); frame = imfilter(gamma_corrected, h); % 显示处理后的帧 imshow(frame); end对滤波后图像进行模拟退火算法改进下的oust阈值分割 的canny边缘检测算法

以下是对滤波后图像进行模拟退火算法改进下的 Otsu 阈值分割的 Canny 边缘检测算法的示例代码：

% 读取视频帧序列
v = VideoReader('shoujilux7.mp4');

% 遍历视频帧序列
while hasFrame(v)
    % 读取当前帧并将其转换为灰度图像
    frame = readFrame(v);
    gray_frame = rgb2gray(frame);

    % 进行 gamma 校正
    gamma = 1.5;
    gamma_corrected = imadjust(gray_frame,[],[],gamma);

    % 进行高斯滤波
    sigma = 1;
    hsize = ceil(6*sigma);
    h = fspecial('gaussian', hsize, sigma);
    filtered_frame = imfilter(gamma_corrected, h);

    % 对图像进行模拟退火算法改进下的 Otsu 阈值分割
    [level, ~] = SAOtsu(filtered_frame);

    % 对图像进行 Canny 边缘检测
    edge_frame = edge(filtered_frame, 'canny', level);

    % 显示处理后的帧
    imshow(edge_frame);
end

其中，`SAOtsu` 函数是使用模拟退火算法改进的 Otsu 阈值分割函数，可以参考以下示例代码：

function [level, threshold] = SAOtsu(I)
% 使用模拟退火算法改进的 Otsu 阈值分割函数

% 初始化参数
T0 = 1e3; % 初始温度
Tf = 1e-3; % 终止温度
L = 100; % 每个温度下的迭代次数
alpha = 0.95; % 降温系数
threshold = graythresh(I); % 使用 Otsu 方法求出初始阈值
E_best = Inf; % 初始化最优解

% 开始模拟退火算法
T = T0;
while T > Tf
    for i = 1:L
        % 在当前温度下随机生成新解
        delta = randn() * T;
        threshold_new = threshold + delta;

        % 对新解进行处理，确保其在合理范围内
        threshold_new = max(threshold_new, 0);
        threshold_new = min(threshold_new, 1);

        % 计算能量差
        E_new = SAOtsuEnergy(I, threshold_new);

        % 判断是否接受新解
        if E_new < E_best
            E_best = E_new;
            threshold_best = threshold_new;
        end
        if exp((E_best - E_new) / T) > rand()
            threshold = threshold_new;
        end
    end
    T = T * alpha; % 降温
end

% 返回最优解
level = threshold_best;
end

function E = SAOtsuEnergy(I, threshold)
% 计算能量

% 计算前景和背景的灰度平均值
I_fg = I(I > threshold);
I_bg = I(I <= threshold);
u_fg = mean(I_fg(:));
u_bg = mean(I_bg(:));

% 计算前景和背景的方差
sigma_fg = var(I_fg(:));
sigma_bg = var(I_bg(:));

% 计算能量
E = sigma_fg + sigma_bg - (u_fg - u_bg)^2;
end

在上述示例代码中，`SAOtsuEnergy` 函数用于计算能量，即前景和背景的方差之和减去它们的灰度平均值差的平方，`SAOtsu` 函数则通过模拟退火算法在多个温度下搜索最优阈值。最后，使用求出的最优阈值进行 Canny 边缘检测。