如何同时使用Canny和 Sobel边缘检测器检测图像中的边缘
在图像中，边缘是一条曲线，其走势与图像中强度快速变化的路径一致。边缘通常与场景中目标的边界相关联。边缘检测用于确定图像中的边缘。
要寻找边缘，您可以使用 edge 函数。此函数使用以下两个标准之一来寻找图像中强度迅速变化的位置：
强度的一阶导数的模大于某个阈值的位置
强度的二阶导数有过零点的位置
edge 提供几个导数估算器，其中每个都实现以下定义之一。
对于其中一些估算器，您可以指定运算是否应对水平边缘、垂直边缘敏感或对两者都敏感。
edge 返回二值图像，其中包含的 1 对应于找到边的位置，0 对应于其他位置。
edge 提供的最强大的边缘检测方法是 canny 方法。canny 方法与其他边缘检测方法的不同之处在于，它使用两种不同阈值（用于检测强边缘和弱边缘），并且仅当弱边缘连通到强边缘时才在输出中包括弱边缘。
因此，这种方法不太可能受到噪声的影响，更可能检测到真正的弱边缘。
检测图像中的边缘
此示例说明如何同时使用 canny 边缘检测器和 sobel 边缘检测器来检测图像中的边缘。
matlab 代码
i = imread('coins.png');imshow(i);% 将 sobel 和 canny 边缘检测器同时应用于图像，并显示它们以进行比较。bw1 = edge(i,'sobel');bw2 = edge(i,'canny');figure;imshowpair(bw1,bw2,'montage')title('sobel filter canny filter'); 代码效果如下：
边缘算法：robert
边缘定位精度较高，对于陡峭边缘且噪声低的图像效果较好，但没有进行平滑处理，没有抑制噪声的能力。
bw1=edge(img,'roberts',0.16); 边缘算法：sobel prewitt
进行了平滑处理，对噪声具有一定抑制能力，但容易出现多像素宽度。
bw2=edge(img,'sobel',0.16);bw3=edge(img,'prewitt',0.16); 边缘算法：laplacian
对噪声较为敏感，使噪声能力成分得到加强，容易丢失部分边缘方向信息，造成一些不连续的检测边缘，同时抗噪声能力较差。
边缘算法：log
抗噪声能力较强，但会造成一些尖锐的边缘无法检测到。
bw5=edge 边缘算法：canny
最优化思想的边缘检测算子，同时采用高斯函数对图像进行平滑处理，但会造成将高频边缘平滑掉，造成边缘丢失，采用双阈值算法检测和连接边缘。
bw6=edge(img,'canny',0.16); 效果对比
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因此，这种方法不太可能受到噪声的影响，更可能检测到真正的弱边缘。
检测图像中的边缘
此示例说明如何同时使用 canny 边缘检测器和 sobel 边缘检测器来检测图像中的边缘。
matlab 代码
i = imread('coins.png');imshow(i);% 将 sobel 和 canny 边缘检测器同时应用于图像，并显示它们以进行比较。bw1 = edge(i,'sobel');bw2 = edge(i,'canny');figure;imshowpair(bw1,bw2,'montage')title('sobel filter canny filter'); 代码效果如下：
边缘算法：robert
边缘定位精度较高，对于陡峭边缘且噪声低的图像效果较好，但没有进行平滑处理，没有抑制噪声的能力。
bw1=edge(img,'roberts',0.16); 边缘算法：sobel prewitt
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bw2=edge(img,'sobel',0.16);bw3=edge(img,'prewitt',0.16); 边缘算法：laplacian
对噪声较为敏感，使噪声能力成分得到加强，容易丢失部分边缘方向信息，造成一些不连续的检测边缘，同时抗噪声能力较差。
边缘算法：log
抗噪声能力较强，但会造成一些尖锐的边缘无法检测到。
bw5=edge 边缘算法：canny
最优化思想的边缘检测算子，同时采用高斯函数对图像进行平滑处理，但会造成将高频边缘平滑掉，造成边缘丢失，采用双阈值算法检测和连接边缘。
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