matlab練習程式（Canny邊緣檢測）

我可沒直接呼叫系統函式，要是那樣就太水了。其實我的matlab**很容易就能翻譯成c/c++的。

canny邊緣檢測一共四個部分：

1.對原影象高斯平滑

2.對高斯平滑後的影象進行sobel邊緣檢測。這裡需要求橫的和豎的還有聯合的，所以一共三個需要sobel邊緣檢測影象。

3.對聯合的sobel檢測影象進行非極大抑制

4.連線邊緣點並進行滯後閾值處理。

下面是**：

%%canny邊緣檢測的前兩步相對不複雜，所以我就直接呼叫系統函式了

%%高斯濾波

w=fspecial('gaussian',[5 5]);

img=imfilter(img,w,'replicate');

figure;

imshow(uint8(img))

%%sobel邊緣檢測

w=fspecial('sobel');

img_w=imfilter(img,w,'replicate'); %求橫邊緣

w=w';

img_h=imfilter(img,w,'replicate'); %求豎邊緣

img=sqrt(img_w.^2+img_h.^2); %注意這裡不是簡單的求平均，而是平方和在開方。我曾經好長一段時間都搞錯了

figure;

imshow(uint8(img))

%%下面是非極大抑制

new_edge=zeros(m,n);

for i=2:m-1

for j=2:n-1

mx=img_w(i,j);

my=img_h(i,j);

if my~=0

o=atan(mx/my); %邊緣的法線弧度

elseif my==0 && mx>0

o=pi/2;

else

o=-pi/2;

end%mx處用my和img進行插值

adds=get_coords(o); %邊緣畫素法線一側求得的兩點座標，插值需要

m1=my*img(i+adds(2),j+adds(1))+(mx-my)*img(i+adds(4),j+adds(3)); %插值後得到的畫素，用此畫素和當前畫素比較

adds=get_coords(o+pi);　　%邊緣法線另一側求得的兩點座標，插值需要

m2=my*img(i+adds(2),j+adds(1))+(mx-my)*img(i+adds(4),j+adds(3)); %另一側插值得到的畫素，同樣和當前畫素比較

isbigger=(mx*img(i,j)>m1)*(mx*img(i,j)>=m2)+(mx*img(i,j)up &&new_edge(i,j)~=255 %判斷上閾值

new_edge(i,j)=255;

new_edge=connect(new_edge,i,j,low);

endend

endfigure;

imshow(new_edge==255)

get_coords.m

function re=get_coords(angle)       %angle是邊緣法線角度，返回法線前後兩點

sigma=0.000000001;
x1=ceil(cos(angle+pi/8)*sqrt(2)-0.5-sigma);
y1=ceil(-sin(angle-pi/8)*sqrt(2)-0.5-sigma);
x2=ceil(cos(angle-pi/8)*sqrt(2)-0.5-sigma);
y2=ceil(-sin(angle-pi/8)*sqrt(2)-0.5-sigma);
re=[x1 y1 x2 y2];
end

function nedge=connect(nedge,y,x,low)       %種子定位後的連通分析

neighbour=[-1 -1;-1 0;-1 1;0 -1;0 1;1 -1;1 0;1 1]; %八連通搜尋
[m n]=size(nedge);
for k=1:8
yy=y+neighbour(k,1);
xx=x+neighbour(k,2);
if yy>=1 &&yy<=m &&xx>=1 && xx<=n 
if nedge(yy,xx)>=low && nedge(yy,xx)~=255 %判斷下閾值
nedge(yy,xx)=255;
nedge=connect(nedge,yy,xx,low);
endend 
end 
end

其實應該還有乙個sigma變數，這個是控制高斯模板用的，如果自己做模板當然需要sigma了，這裡就不需要了。至於如何做高斯模板，看這裡。

我主要參考了《特徵提取與影象處理》這本書。

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