边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。本文给出edge和bwmorph两个函数进行边缘检测的基本用法，并给出一个应用示例。
一、edge和bwmorph函数简介
edge和bwmorph是MATLAB中用于图像处理边缘检测中的两个常用函数。
1. edge函数
edge函数是MATLAB中用于边缘检测的基本函数。它可以根据指定的边缘检测算法（如Sobel、Prewitt、Roberts、log、zerocross、Canny等）来检测图像中的边缘。边缘检测的目的是标识出图像中亮度变化明显的点，这些点通常对应于物体的边界。基本用法：BW = edge(I, 'method')，其中I是输入图像，'method'是指定的边缘检测算法。
2. bwmorph函数
bwmorph函数用于对二值图像进行形态学操作。它可以根据指定的操作类型（如thin、remove、spur等）对二值图像进行处理，以改善边缘的形状或去除不需要的部分。
基本用法：BW2 = bwmorph(BW, operation)，其中BW是输入的二值图像，operation是指定的形态学操作类型。
操作类型：包括细化（thin）、去除内部像素（remove）、去除毛刺（spur）等。
下面给出读入coins.png并进行边缘检测的MATLAB代码。
二、程序代码
%基于edge和bwmorph的两种边缘检测方法
clear all;
close all;
clc;
I = imread('coins.png');
imshow(I)
BW1 = edge(I,'sobel');
BW2 = edge(I,'canny');
figure('Name','基于edge的边缘检测','NumberTitle','off');
subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(1,3,2),imshow(BW1),title('使用sobel算子检测边缘');
subplot(1,3,3),imshow(BW2),title('使用canny算子检测边缘');
BW=imbinarize(I); %进行图像二值化
figure,imshow(BW);
BWfill=imfill(BW,'holes');%填充孔洞
figure,imshow(BWfill);
se = strel('disk',2);
afterOpening=imopen(BWfill,se);%开运算进行图像平滑
figure,imshow(afterOpening);
coinsEdge1=bwmorph(afterOpening,'remove');%去除内部像素（无背景像素相邻的前景像素）
figure,imshow(coinsEdge1);
coinsEdge2=bwmorph(coinsEdge1,'thin',inf);%将物体细化至最低限度相连的线形
figure,imshow(coinsEdge2);
figure('Name','基于bwmorph的边缘检测','NumberTitle','off');
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原始图像');
subplot(2,2,2),imshow(BW1),title('图像二值化');
subplot(2,2,3),imshow(BWfill),title('孔洞填充');
subplot(2,2,4),imshow(coinsEdge2),title('数学形态学方法提取边缘')
三、部分运行结果
四、结果分析
由上面可知，对coins.png图像边缘提取来讲，使用bwmorph效果要好一些。但要注意，对不同的图像用相同的方法处理结果可能不一样。
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