matlab中canny算法实验原理代码展示

以下是在MATLAB中进行Canny算法实验的示例代码，其中包括了Canny算法的实现原理：

% 读取图像
I = imread('your_image_path');

% 转换为灰度图像
I_gray = rgb2gray(I);

% 高斯滤波，以去除噪声
sigma = 1; % 高斯核标准差
kernel_size = 3; % 高斯核大小
I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size);

% 计算梯度幅值和方向
[Gmag, Gdir] = imgradient(I_blurred);

% 非极大值抑制
I_nms = imgradient_nms(Gmag, Gdir);

% 双阈值检测
threshold_low = 0.1; % 低阈值
threshold_high = 0.9; % 高阈值
I_edges = thresholding(I_nms, threshold_low, threshold_high);

% 目标提取
connectivity = 8; % 连通域个数 
CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 
numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 
[~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 
I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 
I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true 

% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(2,2,2); imshow(I_blurred); title('高斯滤波后的图像');
subplot(2,2,3); imshow(I_nms); title('非极大值抑制后的图像');
subplot(2,2,4); imshow(I_edges); title('双阈值检测后的图像');

figure;
subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像');
subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('目标提取结果');

其中，代码中的函数 `imgradient_nms` 和 `thresholding` 分别实现了Canny算法中的非极大值抑制和双阈值检测步骤。