matlab 实现Canny算子
时间: 2023-11-07 13:00:25 浏览: 57
Canny算子是一种常用的边缘检测算法,它通过对图像进行多级滤波和非极大值抑制、双阈值检测等步骤,提取出图像中的边缘。下面是MATLAB实现Canny算子的示例代码:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 转为灰度图像
gray = rgb2gray(img);
% 高斯滤波
gaussian = imgaussfilt(gray, 1);
% 计算梯度幅值和方向
[Gmag, Gdir] = imgradient(gaussian);
% 非极大值抑制
nms = imhmax(Gmag, 0);
% 双阈值检测
edges = edge(nms, 'canny', [0.1, 0.4]);
% 显示结果
imshow(edges);
```
其中,`imread`函数用于读取图像,`rgb2gray`函数将图像转为灰度图像,`imgaussfilt`函数进行高斯滤波,`imgradient`函数计算梯度幅值和方向,`imhmax`函数进行非极大值抑制,`edge`函数进行双阈值检测,最后使用`imshow`函数显示结果。
相关问题
matlab实现canny算子代码
下面是MATLAB实现Canny算子的代码:
```matlab
function edgeImg = myCanny(img, sigma, low_threshold, high_threshold)
% img: 输入的灰度图像
% sigma: 高斯滤波器的标准差
% low_threshold: 非极大值抑制后,边缘强度小于该值的点被抑制
% high_threshold: 非极大值抑制后,边缘强度大于该值的点被保留
% edgeImg: 输出的二值图像,1表示边缘,0表示非边缘
% 1. 高斯滤波
gaussian_filter = fspecial('gaussian', 5, sigma);
img = imfilter(img, gaussian_filter);
% 2. 计算图像梯度
dx_filter = [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1];
dy_filter = [-1, -2, -1; 0, 0, 0; 1, 2, 1];
dx = imfilter(img, dx_filter);
dy = imfilter(img, dy_filter);
gradient_mag = sqrt(dx.^2 + dy.^2);
gradient_angle = atan2(dy, dx);
% 3. 非极大值抑制
gradient_angle(gradient_angle < 0) = gradient_angle(gradient_angle < 0) + pi;
gradient_angle(gradient_angle >= pi/8 & gradient_angle < 3*pi/8) = pi/4;
gradient_angle(gradient_angle >= 3*pi/8 & gradient_angle < 5*pi/8) = pi/2;
gradient_angle(gradient_angle >= 5*pi/8 & gradient_angle < 7*pi/8) = 3*pi/4;
gradient_angle(gradient_angle >= 7*pi/8) = 0;
edgeImg = zeros(size(img));
for i = 2:size(img, 1)-1
for j = 2:size(img, 2)-1
if gradient_angle(i, j) == 0 && ...
gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i, j-1) && ...
gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i, j+1)
edgeImg(i, j) = gradient_mag(i, j);
elseif gradient_angle(i, j) == pi/4 && ...
gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i-1, j+1) && ...
gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i+1, j-1)
edgeImg(i, j) = gradient_mag(i, j);
elseif gradient_angle(i, j) == pi/2 && ...
gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i-1, j) && ...
gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i+1, j)
edgeImg(i, j) = gradient_mag(i, j);
elseif gradient_angle(i, j) == 3*pi/4 && ...
gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i-1, j-1) && ...
gradient_mag(i, j) > gradient_mag(i+1, j+1)
edgeImg(i, j) = gradient_mag(i, j);
end
end
end
% 4. 双阈值处理
low_threshold = low_threshold * max(max(edgeImg));
high_threshold = high_threshold * max(max(edgeImg));
edgeImg(edgeImg < low_threshold) = 0;
edgeImg(edgeImg >= high_threshold) = 1;
for i = 2:size(edgeImg, 1)-1
for j = 2:size(edgeImg, 2)-1
if edgeImg(i, j) == 1 && ...
any(any(edgeImg(i-1:i+1, j-1:j+1) > 0))
edgeImg(i, j) = 1;
end
end
end
edgeImg(edgeImg ~= 1) = 0;
end
```
其中,`img`是输入的灰度图像,`sigma`是高斯滤波器的标准差,`low_threshold`是非极大值抑制后,边缘强度小于该值的点被抑制,`high_threshold`是非极大值抑制后,边缘强度大于该值的点被保留。`edgeImg`是输出的二值图像,1表示边缘,0表示非边缘。
matlab中canny算子
Canny算子是一种经典的边缘检测算法,可以用于在图像中检测出边缘。在MATLAB中,可以使用`edge`函数来实现Canny算子。具体使用方法如下:
```matlab
BW = edge(I,'canny',threshold,sigma)
```
其中,`I`为输入图像,`threshold`为两个阈值的向量,`sigma`为高斯滤波的标准差。`edge`函数将返回一个二值图像`BW`,其中非零像素表示检测到的边缘。
例如,下面的代码将对`peppers.png`图像进行Canny边缘检测:
```matlab
I = imread('peppers.png');
BW = edge(I,'canny',[0.2, 0.5],2);
imshow(BW);
```
其中,`[0.2, 0.5]`为阈值向量,`2`为高斯滤波的标准差。你可以根据具体的应用需求来调整这些参数。