Matlab边缘检测实战：Sobel、Prewitt等算法与Canny改进

本资源主要介绍了在MATLAB中进行边缘检测的各种方法，包括内置函数和小波实现。通过实例展示了如何使用MATLAB的图像处理工具箱来执行常见的边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian以及Canny算子。 1. **Sobel滤波器**: Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法，它使用两个3x3的卷积核对图像进行一阶导数计算，分别检测水平和垂直方向上的边缘。MATLAB中的`edge(I,'sobel')`函数就是利用Sobel算子来实现边缘检测。第一个示例中，对 Lena 图像应用Sobel算子后，结果显示了清晰的边缘轮廓。 2. **Prewitt算子**: Prewitt算子也是类似的梯度算子，与Sobel类似，但它的两个方向的权重略有不同，适用于检测更平滑的边缘。MATLAB的`edge(I,'prewitt')`函数即用于此目的。 3. **Roberts算子**: Roberts算子是最简单的算子之一，仅使用两个1x2或2x1的模板进行边缘检测。在MATLAB中，`edge(I,'roberts')`用于Roberts算子的应用。 4. **Laplacian算子**: Laplacian算子是二阶导数算子，通过检测图像像素值变化的快慢来确定边缘。MATLAB的`edge(I,'log')`函数即对应于Laplacian算子，对于细节边缘检测较为敏感。 5. **Canny边缘检测**: Canny算子是一种多级边缘检测算法，它包含高斯滤波、计算梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤。在MATLAB中，`edge(I,'canny')`调用了Canny算法，结果通常比简单算子更准确，能更好地过滤噪声。 在第二个部分，作者展示了在图像添加高斯噪声（`imnoise(I,'gaussian',0,0.01)`）后的边缘检测效果，目的是测试这些算法在不同噪声水平下的性能。在每个子图中，可以看到噪声增加后，边缘检测结果可能会变得更加模糊，但仍能捕捉到大致的边缘轮廓。 总结来说，这个资源提供了使用MATLAB进行边缘检测的基本步骤和实例，展示了不同的算子在实际应用中的效果，并探讨了噪声对边缘检测的影响。这对于理解并实践图像处理中的边缘检测技术非常有帮助。