Marr-Hildreth边缘检测matlab

Marr-Hildreth边缘检测算法是一种基于梯度的边缘检测技术，它是由John F. Marr和Derek Hildreth在1980年提出的。这个算法用于图像处理领域，旨在寻找图像中的边缘，即灰度值变化显著的位置。

在MATLAB中，你可以通过以下几个步骤来实现Marr-Hildreth边缘检测：

1. **高斯滤波**：首先，对输入图像应用高斯滤波器，减少噪声的影响，提高后续操作的精度。

img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你要检测的图片路径
gaussian_img = imgaussfilt(img, sigma); % sigma是滤波器标准差，可以根据需要调整

2. **计算梯度**：然后计算图像的一阶导数（水平和垂直方向），找出像素强度的变化。

Ix = gradient(gaussian_img, 'x');
Iy = gradient(gaussian_img, 'y');
Ix_mag = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2);
Ix_phase = atan2(Iy, Ix);

3. **非极大值抑制**：消除由于图像纹理引起的虚假边缘，只保留局部最大值。

[Ixx, Iyy] = hessian(gaussian_img);
detIxIy = Ix_mag .* cosd(Ix_phase - Iy_phase);
sobelIx = sqrt(detIxIy^2 + Iyy.^2);
[~, edges] = imregionalmax(sobelIx);

4. **双阈值边缘提取**：设置两个阈值（通常为经验值），并应用它们来确定真正的边缘点。

low_threshold = threshold1;
high_threshold = threshold2;
edge_map = zeros(size(img));
edge_map(edges > high_threshold) = 255;
edge_map(edges <= low_threshold & edge_map == 0) = 0;

5. **细化边缘**：最后，可以应用细化过程进一步改善边缘结果，如霍夫变换或Canny算子等。

% 使用Canny算子进行细化，这里省略了详细代码
edges_final = canny(img, ...);