matlab 边缘提取

Matlab中有多种边缘检测算法可以使用，常见的有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子等。其中Canny算子是最常用的边缘检测算法之一。

Canny算子的步骤如下：

1. 对图像进行高斯滤波，以去除噪声。
2. 计算图像灰度的梯度幅值和方向。
3. 对梯度幅值进行非极大值抑制，以保留最大的边缘响应。
4. 进行双阈值处理，将图像中的边缘分为强边缘和弱边缘。
5. 对弱边缘进行连接，以形成完整的边缘。

下面是一个使用Canny算子进行边缘检测的示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 进行高斯滤波
img = imgaussfilt(img, 1);

% 计算图像梯度
[Gx, Gy] = imgradientxy(img, 'sobel');
[Gmag, Gdir] = imgradient(Gx, Gy);

% 进行非极大值抑制
BW = edge(img, 'canny');

% 双阈值处理
low_th = 0.1;
high_th = 0.2;
BW = edge(img, 'canny', [low_th high_th]);

% 连接弱边缘
BW = bwmorph(BW, 'bridge');

% 显示边缘图像
imshow(BW);

这个示例代码演示了如何使用Canny算子进行边缘检测。其中，高斯滤波函数imgaussfilt()可以调整滤波器的大小，以适应不同的图像。双阈值处理通过调整low_th和high_th参数来控制边缘的检测灵敏度。最后，使用bwmorph()函数对弱边缘进行连接，以形成完整的边缘。