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颍骈城茇-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L晦倘佳鳎OG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咤胸剖玳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：
