susan算子matlab代码

由于您没有具体说明要求的算子，我提供一个例子：Sobel算子。

Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，可以通过计算像素点周围像素值的差异来确定边缘位置。具体实现如下：

1. 水平方向上的Sobel算子：

sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];

2. 垂直方向上的Sobel算子：

sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];

3. 在Matlab中使用Sobel算子进行边缘检测：

img = imread('lena.jpg'); % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img); % 将图像转换为灰度图像
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; % 水平方向上的Sobel算子
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]; % 垂直方向上的Sobel算子
Gx = conv2(double(gray_img), sobel_x, 'same'); % 计算水平方向上的梯度
Gy = conv2(double(gray_img), sobel_y, 'same'); % 计算垂直方向上的梯度
G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2); % 计算梯度幅值
imshow(G, []); % 显示边缘检测结果

上述代码中，使用imread()函数读取图像，并使用rgb2gray()函数将图像转换为灰度图像。然后，定义水平和垂直方向上的Sobel算子，并使用conv2()函数计算图像在两个方向上的梯度。最后，使用sqrt()函数计算梯度幅值，并使用imshow()函数显示边缘检测结果。

注意：在计算梯度幅值时，需要使用double()函数将图像数据类型转换为double类型，以避免数据溢出。同时，使用[]作为imshow()函数的第二个参数可以自动调整图像的显示范围。