• Функция canny(M, sigma, low, high) возвращает бинарное изображение границ, полученное в результате применения метода Канни к матрице M с использованием среднеквадратического отклонения sigma и порогами гистерезиса low и high. В полученной матрице точки границы имеют значение 1, а точки фона — значение 0. Периметр изображения имеет неопределенные значения, так как ядра здесь не полностью перекрывают изображение.
В этой функции используется алгоритм Канни для обнаружения границ. Алгоритм обнаружения границ по методу Канни состоит из трех этапов.
1. Свертка входного изображения с производной Гауссова ядра, где сигма — среднеквадратическое отклонение Гауссова ядра. Значение sigma играет роль параметра масштаба для границ: большие значения sigma задают границы крупного масштаба, маленькие значения sigma — границы мелкого масштаба. Большие значения параметра sigma, кроме того, приводят к большему подавлению шума.
2. Подавление всех значений, кроме максимальных, в направлении градиента интенсивности для каждого пиксела.
3. Пороговая классификация с гистерезисом с использованием нижнего и верхнего значений порога. При пороговой классификации с гистерезисом величины градиентов интенсивности сравниваются сначала с нижним порогом. Затем пикселы, имеющие величину градиента выше нижнего порога, но со связанными сегментами, имеющими по меньшей мере один пиксел с величиной градиента большей, чем верхний порог, сохраняются.
Аргументы
• M — матрица изображения.
• sigma — вещественное число, большее 0 (обычно в интервале от 0 до 2).