在进行织物图像瑕疵目标提取实验，提取织物图像上的油污及毛发瑕疵，采用基于边缘检测的目标提取方法，matlab怎样实现，写出详细代码

在进行织物图像瑕疵目标提取实验时，可以采用基于边缘检测的目标提取方法。在Matlab中，可以使用Canny边缘检测算法进行实现。

下面是一个基于Canny算法的织物图像瑕疵目标提取的示例代码：

% 加载图像
img = imread('fabric.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行高斯滤波
gaussian_img = imgaussfilt(gray_img, 2);

% 使用Canny边缘检测算法进行边缘提取
edge_img = edge(gaussian_img, 'Canny', [0.1, 0.3]);

% 对二值化图像进行形态学操作，填充孔洞
se = strel('disk', 5);
morph_img = imclose(edge_img, se);

% 显示原始图像和处理后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');

subplot(1,2,2);
imshow(morph_img);
title('瑕疵目标提取后的图像');

在上述代码中，首先加载织物图像并将其转换为灰度图像。然后，对灰度图像进行高斯滤波以平滑图像并减少噪声。接下来，使用Canny边缘检测算法进行边缘提取。最后，使用形态学操作对二值化图像进行处理以填充孔洞。最终得到瑕疵目标提取后的图像。

需要注意的是，Canny算法需要设置两个阈值，这里设置为[0.1, 0.3]。根据具体的图像特点和实验要求，可以适当调整阈值。形态学操作中的结构元素也需要根据图像特点进行调整。