MATLAB Canny算子边缘检测代码——宾大机器学习课程

基于 Canny 算子的图像边缘检测，用 Matlab 写起来其实还挺顺手的。edge(I, 'canny', thresh, sigma)这个函数，核心就是看你怎么调那个thresh和sigma，一个决定敏感度，一个决定平滑程度。想省事，参数留空让算法自己来搞也行。 用imread读图，用fspecial和imfilter一下，edge一把梭，图像轮廓就出来了。顺便试了下sobel、prewitt、roberts这些算子，效果各有不同，canny 确实清晰度高点，边缘更锐利。 代码也不复杂，几行就能搞定： b1 = imread('nir.bmp'); h58 = fspecial('gau

在MATLAB中实现Canny算子进行边缘检测的过程包括多个步骤。首先，进行图像灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像。接着，使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，去除噪声。然后，进行梯度计算，通过Sobel算子或Prewitt算子获取图像的边缘强度和方向。之后，进行非极大值抑制，细化边缘。最后，通过双阈值处理和边缘连接步骤，最终得到图像的边缘检测结果。

3）基于Canny算子的边缘检测 在图像处理领域中，Canny算子用于边缘检测的方法如下： BW = edge(I, 'canny', thresh, sigma) thresh：敏感度阈值参数，默认值为空矩阵[]。 此参数为一列向量，指定了阈值上下限。 第一个元素为阈值下限，第二个元素为阈值上限。 若只提供一个阈值元素，则视为上限值，下限值自动设定为其0.4倍。 若无阈值指定，算法会自动确定。 示例： b1 = imread('nir.bmp'); h58 = fspecial('gaussian', 5, 0.8); b = imfilter(b1, h58); bw1 = edge

使用Matlab语言，编写自定义函数实现Canny边缘检测算法，完成图像边缘提取。

简单实现了Canny边缘检测算法，包括以下步骤：1. 进行高斯滤波器系数的卷积；2. 使用水平和垂直方向的Canny滤波器进行卷积；3. 使用atan2函数计算边缘方向；4. 调整到最接近的0°、45°、90°和135°方向；5. 进行非最大抑制；6. 应用双阈值策略（T_High和T_Low）来处理输入的RGB图像。

机器视觉在各个领域广泛应用，处理受环境噪声等影响的图像至关重要。介绍的Matlab代码能有效进行Canny边缘检测，是图形处理中的关键工具。

该工具提供基于Canny算子的图像边缘检测功能，并允许用户保存处理后的图像结果。使用该工具前，请确保已安装MCRInstaller.exe。

基于Matlab平台，详细介绍了Canny边缘检测算法的实现步骤，并提供了相应的代码实现。通过对算法原理和代码的解读，读者可以深入了解Canny算法的各个步骤，并掌握使用Matlab进行边缘检测的方法。

MATLAB 的彩色图片 Canny 边缘检测，配合多维梯度法，效果蛮细致的。比起传统只转灰度图的方法，这种方式保留了更多颜色通道的信息，结果更精准，也更自然。步骤比较清晰，从高斯滤波、计算各通道梯度，到边缘追踪，每一步都能用 MATLAB 的函数搞定，代码也不复杂，调试方便。 多维梯度法的优势就在于它不是粗暴地把彩色图转成灰度图再检测，而是保留 RGB 三个通道的细节，分别计算Gx、Gy，再用合成方式得到最终梯度，效果上确实要更胜一筹。 你可以用imgradient结合fspecial('sobel')来自定义算子方向，也可以直接上edge函数试试自动阈值版。非极大值抑制部分用imfilte