我不会做边缘检测。这是典型的“新蜜蜂”做的事情，很少奏效。因为你的视盘是图像左侧的一个明亮的斑点，并且已知/假设是一个完美的圆，你可以利用这个知识，对图像进行阈值，以找到圆盘的区域(或至少是大部分)，然后将斑点的“好”右边使用
来自FAQ的代码
．代码如下:
在一个特定的图像中找到视盘的例行程序。
clc;清除命令窗口。
关闭所有；关闭所有图形(imtool.)
清晰;删除所有现有变量。或者clearvars。
工作空间;确保显示工作区面板。
格式长g；
格式紧凑的；
fontSize = 20;
%===============================================================================
%在灰度演示图像中读取。
文件夹= pwd;确定演示文件夹的位置(适用于所有版本)。
baseFileName =“i.jpg”；
获取包含路径的完整文件名。
fullFileName = fullfile(文件夹，baseFileName);
检查文件是否存在。
如果~存在(fullFileName“文件”）
这个文件不存在——在那个文件夹里找不到。。
通过剥离文件夹来检查文件的整个搜索路径(其他文件夹)。
fullFileNameOnSearchPath = baseFileName;%这次没有路径。
如果~存在(fullFileNameOnSearchPath“文件”）
还是没有找到。提醒用户。
errorMessage = sprintf(“错误:搜索路径文件夹中不存在%s。”, fullFileName);
uiwait (warndlg (errorMessage));
返回；
结束
结束
rgbImage = imread(fullFileName);
获取图像的尺寸。
% numberOfColorChannels对于灰度图像应该= 1，对于RGB彩色图像应该= 3。
[rows, columns, numberOfColorChannels] = size(rgbImage)
如果1 . numberOfColorChannels >
这并不是我们所期望的灰度，而是彩色。。
%使用所有通道的加权和来创建灰度图像。
% grayImage = rgb2gray(rgbImage);
%替代方法:通过只取绿色通道将其转换为灰度，
%，这在一个典型的快照中将是噪声最小的通道。
grayImage = rgbImage(:，:， 2);走绿色通道。
其他的
grayImage = rgbImage;已经是灰色了。
结束
现在它的灰度范围为0到255。
显示图像。
Subplot (2,2,1);
imshow (grayImage []);
标题(原始图像的，“字形大小”字形大小,“翻译”，“没有”）;
轴(“上”，“图像”）;
HP = impixelinfo();
%------------------------------------------------------------------------------
设置图形属性:
将图形放大至全屏。
集(gcf,“单位”，“归一化”，“OuterPosition”， [0, 0.04, 1, 0.96]);
去掉图顶部的工具栏和下拉菜单。
% set(gcf， '工具栏'，'none'， '菜单'，'none');
为标题栏指定一个名称。
集(gcf,“名字”，“ImageAnalyst演示”，“NumberTitle”，“关闭”）
drawnow;
光盘已知在左边，所以擦掉右边的图像。。
clippedImage = grayImage;%初始化。
clippedImage(:， 1200:end) = grayImage(1,1);%设置为周围模板。
显示直方图
Subplot (2,2,2);
[counts, grayLevels] = histcounts(clippedImage(:));
Counts (Counts == max(Counts)) = 0;抑制峰值
栏(灰度(1:end-1)计数);
网格在；
标题(“原始图像直方图”，“字形大小”字形大小,“翻译”，“没有”）;
将图像二值化
binaryImage = clippedImage >= 245;
取最大的一团
binaryImage = bwareafilt(binaryImage, 1);
%取凸包
binaryImage = bwconvhull(binaryImage);
显示图像。
Subplot (2,2,3);
imshow (binaryImage []);
标题(的二进制图像，“字形大小”字形大小,“翻译”，“没有”）;
轴(“上”，“图像”）;
HP = impixelinfo();
我们知道/假设视盘的“好部分”在右边，
找到右边的像素。
首先找到界限
边界= bwboundaries(binaryImage);
xBoundary =边界{1}(:，2);
yBoundary =边界{1}(:，1);
%向下扫描寻找右边缘
xRight = 0(1，列);
yRight = 0(1，列);
为Row = 1:表示行
x = find(binaryImage(row，:)， 1，“最后一次”）;
如果~ isempty (x)
xRight(row) = x;
yRight(row) = row;
结束
结束
删除没有对象的行。%
noObjectRows = xRight == 0;
xRight(noObjectRows) = [];
yRight(noObjectRows) = [];
将xRight和yRight组合成一个圆
[xCenter, yCenter, R, a] = circfit(xRight,yRight);
%绘图图像。
显示图像。
Subplot (2,2,4);
imshow (grayImage []);
标题('原图像与圆盘圈'，“字形大小”字形大小,“翻译”，“没有”）;
轴(“上”，“图像”）;
HP = impixelinfo();
viscircles([xCenter, yCenter]， R);
%常见问题中的圆拟合程序。
函数[xc,yc,R,a] = circfit(x,y)
在x,y平面上拟合一个圆
％
% [xc, yc, r, a] = circfit (x, y)
%结果为中心点(yc,xc)，半径为r
%输出，描述圆的方程:
％
% x ^ 2 + y ^ 2 + (1) * x + y (2) * + (3) = 0
作者:Bucher izhak 1991年10月25日
n =长度(x);xx x = x。*;yy = y。* y;xy y = x。*;
= [(x)和(y) n;和(xy)和(yy)和(y);和(xx)和(xy)和(x));
B =[总和(xx + yy);总和(xx。* y + yy。* y);总和(xx。* x + xy。* y)];
= \ B;
Xc = -.5*a(1);
Yc = -.5*a(2);
R =√((a(1)²+a(2)²)/4-a(3));
结束
