基于Canny算法的MATLAB自适应阈值边缘检测算法代码

基于Canny边缘检测算法的MATLAB自适应阈值处理通常是为了提高边缘检测对于图像中不同对比度区域的适应性。Canny算法本身包括以下几个步骤：

1. **高斯滤波**：首先对输入图像应用低通滤波器（如高斯滤波器），以平滑图像并减少噪声。

2. **计算梯度**：通过计算图像的一阶导数（即x方向和y方向的梯度）来估计图像的边缘强度。

3. **非极大值抑制**：保留每个像素点处梯度最大的邻域像素作为边缘候选。

4. **双阈值处理**：设定两个阈值，一个是较高的边缘强度阈值（一般较小的局部最大值），另一个是较低的噪声阈值（也称为“弱边”）。低于强边的边缘被认为是噪声，高于弱边但低于强边的边缘可能是边缘的一部分，需要进一步检查。

5. **连接边缘**：最后，利用霍夫线追踪算法将分离的边缘连接起来，得到连续的边缘轮廓。

在MATLAB中，实现自适应阈值可以使用`imgradient`, `hysteresisThreshold`, 和 `edge` 函数结合。以下是一个简单的示例代码：

% 加载图像
img = imread('your_image.jpg');

% 高斯滤波
sigma = 2; % 可以调整高斯核的标准差
filtered_img = imgaussfilt(img, sigma);

% 计算梯度
[Gx, Gy] = imgradient(filtered_img);

% 求模
gradient_mag = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
gradient_dir = atan2(Gy, Gx);

% 自适应阈值
low_threshold = graythresh(gradient_mag); % 低阈值，自动计算
high_threshold = low_threshold * 2; % 高阈值
edges = edge(gradient_mag, 'canny', [low_threshold high_threshold]);

% 显示结果
figure;
subplot(2, 1, 1), imshow(img), title('Original Image');
subplot(2, 1, 2), imshow(edges), title('Edges with Canny and Adaptive Thresholding');

请记住，这只是一个基本框架，实际使用时可能需要根据具体需求调整参数，比如高斯滤波的σ、阈值比例等。