MATLAB实现的改进相位一致性图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用改进的相位一致性算法进行图像边缘检测。通过分析多频率、多方向的相位信息，有效提升边缘特征的光照与对比度不变性。核心模块包括相位一致性计算和方向滤波器设计，适用于复杂场景下的鲁棒边缘提取。

详 情 说 明

基于改进相位一致性的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的相位一致性算法用于图像边缘检测。系统通过分析图像中不同频率和方向的相位信息，提取具有良好光照不变性和对比度不变性的边缘特征。该系统能够有效检测出传统边缘检测方法难以识别的弱边缘和复杂纹理边缘，在建筑物纹理分析和自然场景边缘检测等应用中表现出优越性能。

功能特性

• 相位一致性计算模块：采用改进的相位一致性计算方法，增强对弱边缘的检测能力
• 多尺度多方向滤波器设计：基于Gabor滤波器组实现多尺度多方向的频率分析
• 边缘响应优化模块：采用自适应阈值处理技术优化边缘响应结果
• 结果可视化模块：提供完整的边缘检测结果可视化与比较分析
• 参数可调节：支持尺度参数、方向数量、噪声抑制阈值等关键参数调节

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统
2. 选择输入图像（支持JPG、PNG、BMP格式的灰度图像）
3. 调整算法参数（尺度参数、方向数量、噪声抑制阈值等）
4. 执行边缘检测分析
5. 查看输出的边缘检测结果和比较分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括图像读取与预处理、改进相位一致性计算的核心算法实现、多尺度多方向Gabor滤波器组的构建与应用、边缘响应的优化处理与自适应阈值分割，以及最终结果的可视化输出与性能对比分析。该文件通过模块化设计将各功能组件有机衔接，为用户提供完整的边缘检测解决方案。