Canny算子的matlab实现和演示

资 源 简 介

Canny算子的matlab实现和演示

详 情 说 明

Canny算子是一种经典的边缘检测算法，以其优良的性能和精确的边缘定位能力被广泛应用于图像处理领域。该算法通常包含四个主要步骤：高斯滤波平滑图像、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制抑制非边缘点、以及双阈值检测和边缘连接。

在Matlab中实现Canny算子时，可以借助内置的图像处理函数（如`imgaussfilt`进行高斯滤波，`gradient`计算梯度），也可以手动编写各个步骤的算法，以便更好地理解其原理。

高斯滤波用于减少噪声，避免后续梯度计算受到干扰。梯度计算则通过Sobel或Prewitt算子获取图像的水平与垂直梯度，并合成幅值和方向。非极大值抑制是关键步骤，它确保只有局部梯度最大的点被保留为边缘，细化边缘响应。最后，双阈值策略（高阈值和低阈值）用于区分强边缘和弱边缘，并通过边缘连接算法（如滞后阈值处理）确保边缘的连续性。

演示Canny算子时，可以对比不同参数（如高斯核大小、高低阈值）对检测结果的影响，观察其对噪声的鲁棒性和边缘定位的精确性。此外，也可以比较Matlab内置的`edge`函数（选择Canny方法）与手动实现的差异，帮助理解算法的优化空间。

该实现虽然代码量不大，但涵盖了完整的Canny检测流程，适合作为图像处理学习的参考案例。