基于MATLAB的Canny算子图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目实现完整的Canny边缘检测算法，包含高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理四步流程，可有效提取图像边缘并抑制噪声干扰，适用于图像处理与计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于Canny算子的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Canny边缘检测算法，该算法是图像处理领域中经典且广泛应用的边缘检测方法。系统通过四个核心步骤对输入图像进行处理，最终输出精确的二值化边缘图像。Canny算法以其优良的边缘定位性能和抗噪声能力而著称，适用于各种计算机视觉和图像分析任务。

功能特性

• 完整算法实现：包含高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值边缘连接四个标准步骤
• 灵活参数配置：支持自定义高斯核大小、标准差以及高低阈值比例
• 多格式支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式
• 自动预处理：智能处理彩色图像，自动转换为灰度图像进行处理
• 多输出结果：提供边缘二值图、梯度幅值图、方向图和非极大值抑制结果等中间输出
• 可视化对比：生成原图与边缘检测结果的叠加对比图，便于效果评估

使用方法

1. 准备待处理的图像文件（支持彩色或灰度图像）
2. 根据需要调整算法参数：

- 高斯核大小（通常为3×3、5×5或7×7） - 高斯滤波标准差（控制平滑程度） - 高低阈值比例（影响边缘连接的灵敏度）

1. 运行主程序，系统将自动完成整个边缘检测流程
2. 查看生成的边缘检测结果和各类中间过程图像

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件整合了Canny边缘检测算法的完整流程，其核心功能包括：读取输入图像并进行必要的灰度转换，实施高斯滤波以平滑图像并抑制噪声，通过Sobel算子计算图像的梯度幅值与方向，执行非极大值抑制以细化边缘响应，应用双阈值法进行边缘连接与筛选，最终生成边缘检测结果并输出各类过程图像用于可视化分析。