Canny算子在边缘检测中的应用与图像处理实践

"该资源是关于图像处理的课件，主要介绍了基于Canny算子的边缘检测技术。通过MATLAB代码展示了如何应用Canny算子以及其他的边缘检测算子（Sobel、Prewitt、Roberts、LOG）来处理图像，并对图像进行傅里叶变换和频域操作。此外，还提及了色彩模型，如RGB和CMY模型的应用。" 在图像处理领域，边缘检测是一种关键的预处理技术，用于识别图像中的边界，以便于后续分析和特征提取。Canny算子是一种广泛使用的边缘检测方法，它通过多级滤波和非极大值抑制来寻找图像的强边缘，同时降低假阳性的边缘检测结果。在MATLAB中，`edge`函数用于实现Canny边缘检测，参数`thresh`定义了敏感度阈值，`sigma`则是高斯滤波器的标准差。如果没有指定阈值，算法会自动计算。 代码中展示了不同边缘检测算子的效果，如Sobel、Prewitt、Roberts和LOG算子。Sobel算子利用水平和垂直梯度检测，Prewitt算子同样考虑梯度，但对噪声更不敏感。Roberts算子使用两个小矩阵进行边缘检测，而LOG算子（Laplacian of Gaussian）则结合了拉普拉斯算子和高斯滤波，对弱边缘有更好的响应。 傅里叶变换在图像处理中用于分析图像的频率特性。`fft2`函数用于计算二维快速傅里叶变换，`fftshift`函数将频谱中心移动到图像中心，方便观察。通过计算幅度谱和相位谱，可以对图像进行频域增强或滤波。例如，`imidealflpf`函数构造了理想低通滤波器，`imgaussflpf`函数则构造了高斯低通滤波器，这两种滤波器常用于去除高频噪声或平滑图像。 此外，资源中还提到了色彩模型。RGB模型是最常见的颜色模型，由红、绿、蓝三种原色组成，MATLAB通过将三个分量矩阵级联来创建RGB图像。CMY模型是基于青、品红和黄色的减色模型，常用于印刷行业。理解这些色彩模型对于色彩转换和图像处理至关重要。