MATLAB实现基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的Zernike矩边缘检测工具，利用Zernike矩的旋转不变性实现高精度边缘定位。算法支持亚像素级边缘识别，定位精度达0.1像素级别，适用于图像处理与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于Zernike矩的亚像素边缘识别算法MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了一种基于Zernike矩的亚像素级边缘检测算法。该算法利用Zernike矩的正交性和旋转不变性特性，能够实现高精度的边缘定位，边缘定位精度可达0.1像素级别。算法适用于灰度图像和彩色图像的边缘检测，并提供边缘点的位置、方向和强度等详细信息。

功能特性

• 高精度边缘定位：采用Zernike矩计算方法，实现亚像素级别的边缘精确定位
• 旋转不变性：利用Zernike矩的旋转不变特性，确保边缘检测的方向无关性
• 多图像格式支持：支持jpg、png、bmp等常见格式的灰度图像和RGB彩色图像处理
• 参数可配置：提供Zernike矩阶数、边缘检测阈值、亚像素精度等参数设置
• 完整输出信息：输出边缘位置坐标、方向角度、强度值等多维度信息
• 可视化展示：生成边缘检测效果图，支持与原图叠加显示
• 统计量化分析：提供边缘点总数、平均强度等统计指标

使用方法

1. 准备输入图像：将待检测图像放置于指定目录，支持灰度图和彩色图
2. 参数设置：根据需求调整Zernike矩阶数（默认3阶）、边缘检测阈值等参数
3. 运行检测：执行主程序开始边缘检测过程
4. 结果获取：算法输出包含边缘坐标、角度、强度的数据矩阵
5. 结果可视化：查看生成的边缘检测效果图和统计信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 支持Windows、Linux、macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了完整的Zernike矩边缘检测流程，包括图像预处理、Zernike矩参数计算、正交多项式基函数构建、亚像素插值定位、边缘角度和强度分析等功能模块。该文件整合了卷积运算优化和快速傅里叶变换技术，负责协调各算法组件的执行顺序，完成从图像输入到边缘结果输出的全过程处理，并生成可视化的检测效果图和统计报告。