MATLAB图像边缘检测算法集成工具包

资 源 简 介

本MATLAB项目整合了Sobel、Roberts、Prewitt、LoG、Canny及Zero-crossing六种经典边缘检测算子，提供统一的图像边缘分析界面。用户可快速对比不同算法的处理效果，适用于图像处理教学及边缘特征分析研究。

详 情 说 明

基于多种边缘检测算子的图像边缘分析系统

项目介绍

本项目是一个集成多种经典边缘检测算法的图像处理系统，旨在实现对输入图像的边缘检测与多算法对比分析。系统支持六种经典边缘检测算子，用户可根据需求选择不同算法并调整相应参数，系统将自动生成边缘检测结果并提供详细的性能评估报告，便于直观比较不同算法的检测效果和性能差异。

功能特性

• 多算法集成：支持Sobel、Roberts、Prewitt、LoG（Laplacian of Gaussian）、Canny和Zero-crossing六种经典边缘检测算子
• 灵活参数配置：提供各算法专用参数调整接口，包括阈值参数、高斯滤波器参数、双阈值参数和零交叉敏感度等
• 智能图像处理：自动支持JPG、PNG、BMP等常见格式，可处理灰度图像和彩色图像（自动转换为灰度）
• 可视化对比分析：并列显示六种算法的检测结果，支持效果直观比较
• 性能评估报告：输出包含算法参数、边缘像素数量、运行时间和边缘连续性评价的详细报告
• 图像预处理：集成图像预处理功能，确保边缘检测质量

使用方法

1. 准备输入图像：准备待处理的图像文件（JPG、PNG、BMP格式）
2. 选择检测算法：根据需求选择适用的边缘检测算子
3. 调整参数设置：配置所选算法的专用参数（阈值、滤波器尺寸、敏感度等）
4. 执行边缘检测：运行系统生成边缘检测结果
5. 查看分析结果：获取二值化边缘图像、算法对比图和性能评估报告

系统将自动生成：

• 各算法的二值化边缘检测结果图
• 六种算法并列显示的对比图
• 包含参数设置和边缘像素数量的检测报告
• 各算法运行时间和边缘连续性评价指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、六种边缘检测算法的并行执行、参数配置界面管理、结果可视化显示以及性能评估报告生成。该文件整合了完整的图像处理流程，提供用户交互接口，负责协调各算法模块的调用和数据传递，并输出最终的边缘检测结果和对比分析报告。