MATLAB边缘检测

一、目的：

熟悉边缘检测原理，并运用matlab软件实现图像的canny边缘检测，体会canny边缘检测的优缺点。

二、内容：

编写matlab程序，实现对lena图像的边缘检测，输出程序运行结果。

三、原理或步骤：

首先回顾一下边缘检测的一般步骤：

边缘检测算法一般包含如下四个步骤：

1.滤波（去噪）。

2.增强（一般是通过计算梯度幅值）。

3.检测（在图像中有许多点的梯度幅值会比较大，而这些点并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定边缘点，比如最简单的边缘检测判据：梯度幅值阈值）。

4.定位（有的应用场合要求确定边缘位置，可以在子像素水平上来估计，指出边缘的位置和方向）

Canny边缘检测的算法步骤：

　　1.用高斯滤波器平滑图像（不同尺度的Canny检测子由高斯的不同标准差来表示）用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向。

　　2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的竖的还有联合的，所以一共三个需要sobel边缘检测图像。

　　3.对联合的sobel检测图像进行非极大值抑制（Non-Maxima Suppression, NMS）

　　4.用双阈值算法检测和连接边缘，并进行滞后阈值处理。

　　其中非极大值抑制细化了幅值图像中的屋脊带，只保留幅值局部变化最大的点。

　　双阈值算法：用两个阈值得到两个阈值图像，然后把高阈值的图像中的边缘连接成轮廓，连接时到达轮廓的端点时，在低阈值图像上找可以连接的边缘。不断收集，直到所有的间隙连接起来为止。

四、运行结果和分析

每步运行效果：

Figure1原图: