请用matlab语言写出soble边缘检测算法

在MATLAB中，可以使用内置的`edge`函数来实现Sobel边缘检测算法。以下是简单的步骤[^2]:
1. **加载图像**：

   image = imread('image.jpg');

2. **转换为灰度图像**，因为Sobel算子通常用于灰度图像：

   grayImage = rgb2gray(image);

3. **应用Sobel算子进行边缘检测**：

   edgeImage = edge(grayImage, 'sobel');

`edge`函数的第一个参数是输入的灰度图像，第二个参数指定使用Sobel算子。

4. **显示原图和边缘检测结果**：

   subplot(1, 2, 1), imshow(grayImage), title('Original Image');
   subplot(1, 2, 2), imshow(edgeImage), title('Sobel Edge Detection Result');

这个过程会创建两个子图，左边显示原始图像，右边显示经过Sobel边缘检测后的结果。

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请用matlab语言写出canny算法

在MATLAB中，Canny边缘检测通常涉及以下几个步骤[^1]:
1. **高斯滤波**:

   % 使用imfilter函数应用高斯滤波器
   img_filtered = imfilter(img, fspecial('gaussian', [5, 5], sigma));

其中`img`是输入图像，`fspecial('gaussian', [5, 5], sigma)`定义了一个5x5大小的标准高斯核，`sigma`是高斯核的标准差。

2. **计算梯度**:

   [Ix, Iy] = gradient(img_filtered); % Sobel算子或其他高精度算子

3. **非极大值抑制(NMS)**:

   Ix = abs(Ix);
   Iy = abs(Iy);
   I = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2); % 梯度幅值
   P = sign([Ix(:), Iy(:)]) * findpeaks(I, 'MinPeakDistance', 2); % 寻找峰值点

4. **双阈值检测**:

   lowThreshold = 0.1 * max(I(P(:,1)));
   highThreshold = 0.3 * max(I(P(:,1)));
   edges = zeros(size(img_filtered));
   edges(P(:,1), P(:,2)) = true; % 初始化边缘
   edges = bwareaopen(edges, min(4*area(edges), size(img_filtered)/10)); % 去除小区域

5. **连接边缘**:

   edges = imfill(edges, 'holes');

最后，`edges`就是经过Canny处理后的边缘检测结果。注意，这里的参数设置可能需要根据具体情况进行调整[^2]。