图像边缘检测算子
1、edge函数用于实现图线的边缘检测，其调用格式如下：
BW=edge(I);默认sobel算子
BW=egde(I,’Sobel’,thresh);
BW=edge(I,’Roberts’);
BW=edge(I,’Prewitt’);
BW=edge(I,’Log’，thresh，sigma);
BW=edge(I,’Canny’);
其中thresh表示阀值，sigma表示Sobel，Roberts,Prewitt,LOG(Laplacian-Gauss),Canny表示边缘检测相关的算子，sigma表示标准差。
2、Sobel算子
Sobel算子从不同的方向进行边缘检测，sobel算子并不是简单求平均然后在差分，而是提高了中心像素上下左右4个方向像素的权重。通常用于处理灰度渐变和噪声较多的图像。
示例：利用Sobel算子不同阀值进行图像边缘检测
编写对应的m文件如下：
I=imread('coins.png');
I1=edge(I,'Sobel',0.03);
I2=edge(I,'Sobel',0.05);
I3=edge(I,'Sobel',0.08);
subplot(2,2,1)
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(2,2,2)
imshow(I1);
title('利用阀值0.03，Sobel算子进行图像边缘检测');
subplot(2,2,3)
imshow(I2);
title('利用阀值0.05，Sobel算子进行图像边缘检测');
subplot(2,2,4)
imshow(I3);
title('利用阀值0.08，Sobel算子进行图像边缘检测');
程序运行结果如下图：
3、Roberts算子
Roberts算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法，，梯度的大小代表边缘的强度，梯度的方向和边缘走向垂直的
示例：利用Roberts算子不同阀值进行图像边缘检测
编写对应的m文件如下：
I=imread('rice.png');
BW1=edge(I,'Roberts',0.02);
BW2=edge(I,'Roberts',0.05);
BW3=edge(I,'Roberts',0.07);
subplot(2,2,1)
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(2,2,2)
imshow(BW1);
title('利用阀值0.02，Roberts算子进行边缘检测');
subplot(2,2,3)
imshow(BW2);
title('利用阀值0.05，Roberts算子进行边缘检测');
subplot(2,2,4)
imshow(BW3);
title('利用阀值0.08，Roberts算子进行边缘检测');
程序运行结果如下图：
4、Prewitt算子
Prewitt算子是一种边缘样板算子，利用像素点上下左右邻点灰度差，在边缘处达到边缘检测的目的。
示例：利用Prewitt算子不同阀值进行图像边缘检测
编写对应的m文件如下：
I=imread('cameraman.tif');
BW1=edge(I,'Prewitt',0.02);
BW2=edge(I,'Prewitt',0.05);
BW3=edge(I,'Prewitt',0.07);
subplot(2,2,1)
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(2,2,2)
imshow(BW1);
title('利用阀值0.02，Canny算子进行边缘检测');
subplot(2,2,3)
imshow(BW2);
title('利用阀值0.05，Canny算子进行边缘检测');
subplot(2,2,4)
imshow(BW3);
title('利用阀值0.08，Canny算子进行边缘检测');
程序运行结果如下图：
5、Laplacian-Gauss算子
Laplacian-Gauss算子是对Laplacian算子的一种改进，需要考虑5×5领域的处理，从而获得更好的边缘检测效果
示例：利用不同标准差的LOG算子来检测图像边缘
编写对应的m文件如下：
I=imread('pout.tif');
BW1=edge(I,'LOG',0.002,1);
BW2=edge(I,'LOG',0.002,2);
BW3=edge(I,'LOG',0.002,2.5);
subplot(2,2,1)
imshow(I);
title('原始图片');
subplot(2,2,2);
imshow(BW1);
title('标准差为1,阀值0.002的LOG算子边缘检测');
subplot(2,2,3);
imshow(BW2);
title('标准差为2,阀值0.002的LOG算子边缘检测');
subplot(2,2,4);
imshow(BW3);
title('标准差为2.5,阀值0.002的LOG算子边缘检测');
程序运行结果如下：
6、Canny算子
Canny提出了边缘检测的三个准则（1）信噪比准则（2）定位精确度准则（3）单边缘响应准则
示例：利用Canny算子来对图像进行边缘检测
编写对应的m文件如下：
I=imread('eight.tif');
BW1=edge(I,'Canny',0.02);
BW2=edge(I,'Canny',0.05);
BW3=edge(I,'Canny',0.07);
subplot(2,2,1)
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(2,2,2)
imshow(BW1);
title('利用阀值0.02，Canny算子进行边缘检测');
subplot(2,2,3)
imshow(BW2);
title('利用阀值0.05，Canny算子进行边缘检测');
subplot(2,2,4)
imshow(BW3);
title('利用阀值0.08，Canny算子进行边缘检测');
程序运行结果如下图：
7、总结，分别利用上述几种算子对图像进行边缘检测，查看每一种边缘检测效果
示例：利用不同边缘检测算子对图像进行边缘检测
编写对应m文件如下：
I=imread('cameraman.tif');
BW1=edge(I,'Sobel',0.03);
BW2=edge(I,'Roberts',0.03);
BW3=edge(I,'Prewitt',0.03);
BW4=edge(I,'LOG',0.03);
BW5=edge(I,'Canny',0.03);
subplot(2,3,1)
imshow(I);
title('原始图像');
subplot(2,3,2)
imshow(BW1);
title('利用阀值0.03，Sobel算子进行边缘检测');
subplot(2,3,3)
imshow(BW2);
title('利用阀值0.03，Roberts算子进行边缘检测');
subplot(2,3,4)
imshow(BW3);
title('利用阀值0.03，Prewitt算子进行边缘检测');
subplot(2,3,5)
imshow(BW4);
title('利用阀值0.03，LOG算子进行边缘检测');
subplot(2,3,6)
imshow(BW5);
title('利用阀值0.03，Canny算子进行边缘检测');
程序运行结果如下：
