matlab代码实现canny边缘检测

资 源 简 介

matlab代码实现canny边缘检测

详 情 说 明

Canny边缘检测是一种经典的图像处理算法，主要用于检测图像中的边缘。其实现通常包括几个关键步骤：高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制以及双阈值检测。在MATLAB中实现Canny边缘检测可以借助内置函数，但如果需要更灵活的控制，可以手动编写相关步骤，并结合Otsu算法实现自适应阈值选取。

高斯滤波 首先，为了减少噪声对边缘检测的干扰，需要对图像进行高斯模糊处理。这一步可以通过构建高斯核并与图像进行卷积来实现。高斯滤波的平滑程度由标准差（σ）决定，较大的σ值会导致更强的平滑效果，但可能会丢失一些细节边缘。

梯度计算 接下来，计算图像的梯度强度和方向。通常使用Sobel算子计算水平和垂直方向的梯度（Gx和Gy）。梯度幅度可通过欧氏距离公式计算，而梯度方向则用于后续的非极大值抑制步骤。

非极大值抑制 这一步的目的是细化边缘，仅保留梯度方向上的局部最大值点，从而减少边缘的宽度。MATLAB中可以通过插值比较相邻像素的梯度幅值来实现该步骤。

自适应双阈值检测 传统Canny算法需要手动设定高低阈值，但这样的固定值可能不适用于不同光照或噪声条件下的图像。因此，Otsu算法可以用于自适应地确定高低阈值。Otsu算法基于图像的直方图分析，自动选取最佳阈值以区分前景和背景。在双阈值检测阶段，高阈值以上的像素被保留为强边缘，低阈值以下的像素被抑制，介于两者之间的像素则仅在连接强边缘时保留。

通过结合Otsu算法，Canny边缘检测可以适应不同的图像特性，提高边缘提取的鲁棒性。MATLAB提供了`edge`函数实现Canny检测，但若需更精细的控制（如调整高斯参数或自定义阈值逻辑），可以手动编写上述流程，并利用`graythresh`（Otsu阈值计算）优化阈值选择。