Canny算子边缘检测：Matlab入门实例

本篇内容主要介绍了如何使用Matlab进行基于Canny算子的边缘检测，它是一种常用的图像处理技术，尤其在计算机视觉领域。Canny边缘检测算法通过多阶段过程来寻找图像中的边缘，包括高斯滤波（预处理，减少噪声）、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制以及双阈值检测。 首先，文章提到的`BW = edge(I, 'canny', thresh, sigma)`函数是核心部分，其中`I`是待处理的图像，`'canny'`指定了使用Canny算子，`thresh`是一个可选参数，用于设定边缘检测的敏感度阈值，可以是一个向量，包含阈值的上下限。如果只提供一个值，系统会自动设置上限为其0.4倍的下限。如果没有指定阈值，算法会自行估计。 接着，通过示例展示了使用Sobel、Prewitt、Roberts、Log算子（除了Canny算子）进行边缘检测的过程，这些算子都是常见的边缘检测算子，各有特点，比如Sobel算子对边缘检测较敏感，而Canny算子则能更精确地定位边缘并抑制噪声。 图像的读取、显示和处理是文章的基础，包括`imread`函数用于读取图像文件，`imshow`用于显示图像，并可以调整显示范围。`imwrite`用于保存处理后的图像。此外，还提到了图像格式转换，如将图像从灰度图转换为二值图，或者改变图像数据类型。 在整个过程中，作者强调了直方图在图像处理中的应用，它能够提供图像灰度分布的统计信息，帮助理解图像特征，特别是对于边缘检测的阈值选择和后续处理具有指导意义。 这篇教程为初学者提供了一个从基础到进阶的Matlab图像处理实践案例，通过Canny算子展示了边缘检测的具体步骤，并结合其他算子进行了比较，为读者在实际工作中应用边缘检测技术提供了实用指南。