边缘检测

Matlab编程-边缘检测。简单的边缘探测技术。

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。

详细介绍全局最优和自适应阈值分割方法的原理，附带Matlab代码，实现基于Sobel算子的精确边缘提取。

这篇文章简要介绍了Matlab中用于图像边缘检测的基本程序。

MATLAB编程-坎尼边缘检测。实现了Canny算法的开发。

利用Matlab编写边缘检测算法，包括Sobel、Prewitt等方法。这些算法能够有效地识别图像中的边缘特征，为图像处理提供了重要工具。

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。

提供了一个基于MATLAB的Sobel算子边缘检测算法实现。代码简洁易懂，方便用户调用和修改。

我的毕业论文中使用的matlab图像处理边缘检测程序

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