MATLAB多算法融合图像边缘细化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过集成多种边缘检测算法（如Canny、Sobel）对图像进行预处理、边缘提取与精细化处理，显著提升边缘细节的准确性与连续性，适用于复杂场景的图像分析。

详 情 说 明

基于多算法融合的高精度图像边缘细化系统

项目介绍

本项目是一个集成多种边缘细化算法的图像处理系统，旨在实现对各类图像边缘的精细化处理。系统通过多算法融合策略，结合预处理、边缘检测和形态学细化等步骤，能够适应不同图像类型和细化需求，提供高精度的边缘提取结果。系统支持参数调节和算法组合选择，并输出详细的处理结果和评估报告。

功能特性

• 多算法融合处理：集成Canny、Sobel等多种边缘检测算法，结合Zhang-Suen、Hilditch等细化算法，实现边缘的精细化提取。
• 自适应预处理：支持噪声滤波和对比度增强，提升边缘检测的鲁棒性。
• 参数灵活配置：用户可自定义噪声过滤强度、边缘检测阈值、细化迭代次数等参数。
• 可视化与评估：提供边缘细化过程的中间步骤可视化，并生成细化质量评估报告（包括边缘连续性、平滑度等指标）。
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等多种输入/输出格式，并可导出MAT数据文件。
• 性能分析：输出算法处理时间、内存使用等性能数据，便于优化和比较。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件（JPG、PNG、BMP等格式）放置在指定目录。
2. 配置参数：根据图像特性调整预处理参数、边缘检测阈值和细化算法组合。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成图像预处理、边缘提取和细化处理。
4. 查看结果：获取细化后的二值边缘图像、过程可视化图表及质量评估报告。
5. 导出数据：根据需要保存边缘图像或MAT数据文件，用于后续分析。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux（Ubuntu 18.04+）或 macOS（10.14+）
• 运行环境：MATLAB R2020a 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：内存 ≥ 4 GB，支持OpenGL的显卡（用于加速可视化）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式转换、预处理模块的调用、多算法边缘检测的协调执行、形态学细化操作的实施，以及结果输出与可视化功能。该文件负责系统参数解析、算法调度和性能监控，确保各模块有序协作，最终生成边缘细化图像及评估数据。