利用canny算子 LOG算子来检测加高斯噪声的图像。 步骤： （5）读取和显示rice.png和cameraman.tif； （6）转换为双精度型； （7）添加高斯噪声 J＝imnoise（I，‘gussian’，0，0.01） （8）采用edge（）函数来进行边缘检测； （9）在同一个figure窗口中，显示原图、加噪图像和边缘图像； （10）同一图像用不同的算子，比较不同的算子不同的效果，并做好分析记录；按要求写一段matlab代码

以下是实现上述步骤的 MATLAB 代码：

% 读取和显示rice.png和cameraman.tif
rice = imread('rice.png');
cameraman = imread('cameraman.tif');
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(rice);
title('Original Rice Image');
subplot(2,2,2);
imshow(cameraman);
title('Original Cameraman Image');

% 转换为双精度型
rice = im2double(rice);
cameraman = im2double(cameraman);

% 添加高斯噪声
J_rice = imnoise(rice, 'gaussian', 0, 0.01);
J_cameraman = imnoise(cameraman, 'gaussian', 0, 0.01);
subplot(2,2,3);
imshow(J_rice);
title('Rice Image with Gaussian Noise');
subplot(2,2,4);
imshow(J_cameraman);
title('Cameraman Image with Gaussian Noise');

% 采用edge()函数来进行边缘检测
% 使用Canny算子
rice_edge_canny = edge(J_rice, 'canny');
cameraman_edge_canny = edge(J_cameraman, 'canny');
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(rice_edge_canny);
title('Rice Edge Detection using Canny Operator');
subplot(2,2,2);
imshow(cameraman_edge_canny);
title('Cameraman Edge Detection using Canny Operator');

% 使用LOG算子
rice_edge_log = edge(J_rice, 'log');
cameraman_edge_log = edge(J_cameraman, 'log');
subplot(2,2,3);
imshow(rice_edge_log);
title('Rice Edge Detection using LOG Operator');
subplot(2,2,4);
imshow(cameraman_edge_log);
title('Cameraman Edge Detection using LOG Operator');

在本代码中，我们首先读取和显示了原始的rice.png和cameraman.tif图像。然后，我们将它们转换为双精度型，并添加高斯噪声。接着，我们使用edge()函数分别对两张图像进行边缘检测，使用Canny算子和LOG算子。最后，我们在不同的subplot中显示原始图像、加噪图像和边缘图像，并比较不同算子的效果。