对传统canny算法进行改进，滤波改用自适应高斯滤波，阈值改用模拟退火算法下oust阈值分割MATLAB

传统的Canny算法使用固定的高斯滤波器和阈值来进行边缘检测。但是，在实际应用中，这种方法可能会导致一些问题，如噪声和边缘细节的丢失。因此，我们可以对传统的Canny算法进行改进，使用自适应高斯滤波器和模拟退火算法下的Oust阈值分割来提高边缘检测的精度。

自适应高斯滤波器可以根据图像中的局部特征调整高斯核的大小和方差。这样可以使滤波器更好地适应图像的特征，从而减少噪声的影响。同时，模拟退火算法可以通过模拟热力学中的过程来寻找最优解，从而得到更合适的阈值分割结果。

在MATLAB中，我们可以使用以下代码实现改进后的Canny算法：

img = imread('image.jpg');   % 读取图像

% 自适应高斯滤波
sigma = 0.5;
hsize = round(2.5*sigma)*2+1;
img_filtered = imgaussfilt(img, sigma, 'FilterSize', hsize);

% 模拟退火算法下的Oust阈值分割
T = sa_otsu(img_filtered);
img_binary = imbinarize(img_filtered, T);

% Canny边缘检测
sigma_canny = 1;
[~, threshold] = edge(img_binary, 'canny', [], sigma_canny);
fudgeFactor = 0.5;
threshold = threshold * fudgeFactor;
img_edge = edge(img_filtered, 'canny', threshold, sigma_canny);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(1,2,2); imshow(img_edge); title('改进后的Canny算法');

其中，`sa_otsu`是利用模拟退火算法实现的Oust阈值分割函数。整个算法的流程为：先对图像进行自适应高斯滤波处理，然后使用模拟退火算法下的Oust阈值分割得到二值图像，最后使用改进后的Canny算法进行边缘检测。