在MATLAB中对造影图像分别用灰度梯度算子、Roberts交叉算子、Kirsch算子、Sobel算子、Laplace算子、Marr算子进行边缘提取，并对结果进行讨论，并研究阈值选取对边缘检测的影响。给出程序

在MATLAB中，我们可以使用内置的边缘检测函数来处理造影图像并应用各种算子。这里简要概述一下这些算子：

1. **灰度梯度算子** (gradient): `edge` 函数可以使用 Sobel 算子（默认），计算图像的灰度梯度。

2. **Roberts交叉算子**: 可以手动创建 Roberts 矩阵并在图像上进行卷积操作，例如 `roberts` 函数。

3. **Kirsch算子**: 类似于 Roberts，可以手动构造 Kirsch 矩阵并执行类似操作。

4. **Sobel算子**: 与 `gradient` 函数功能相同，计算 x 和 y 方向的梯度。

5. **Laplace算子**: 可以通过 `laplacian` 或 `imfilter` 函数实现，用于快速检测物体轮廓。

6. **Marr-Hildreth算子**: 这需要编写额外的代码，它结合了梯度和二阶导数的信息。

关于阈值选取对边缘检测的影响，我们可以在每次边缘检测后，设定一个阈值（如`bwlabel`函数常用），将大于阈值的像素标记为边缘。不同的阈值会影响边缘的精度和连接性。较低阈值可能导致较多的假边，而较高的阈值可能导致边缘丢失。

下面是一个简单的例子展示如何用MATLAB对造影图像进行边缘检测（假设已加载图像`img`）:

% 使用Sobel算子
I = im2gray(img);
Gx = sobel(I);   % 横向梯度
Gy = sobel(I, 'vert');   % 纵向梯度
edges_sobel = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2) > threshold;   % 设置阈值

% 对其他算子进行同样的操作，替换相应的函数名称和阈值

% 对所有结果进行比较，讨论边缘的形状、连续性和一致性
figure;
subplot(2,3,1), imshow(I), title('Original');
subplot(2,3,2), imshow(edges_sobel), title('Sobel');
% ...重复上述代码，将其他算子的结果显示出来

% 调整阈值，观察边缘响应的变化
thresholds = [0.05, 0.1, 0.15]; % 设定一组阈值
for i = 1:length(thresholds)
    edges_thresholded{i} = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2) > thresholds(i);
    subplot(2,3,i+3), imshow(edges_thresholded{i}), title(['Threshold: ', num2str(thresholds(i))]);
end