MATLAB自实现Canny边缘检测系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB编程实现了完整的Canny边缘检测算法流程，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理，能够有效抑制噪声并精准提取图像边缘。

详 情 说 明

基于MATLAB的自实现Canny边缘检测系统

项目介绍

本项目通过MATLAB编程实现完整的Canny边缘检测算法流程。该系统能够有效抑制噪声干扰，精准提取图像中的连续边缘特征，支持对不同类型图像进行边缘检测分析。项目包含完整的算法实现，涵盖高斯滤波平滑图像、计算梯度幅值与方向、非极大值抑制处理、双阈值滞后阈值处理和边缘细化连接等核心模块。

功能特性

• 完整的Canny算法实现：包含高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和边缘连接等全流程
• 参数可配置：支持调节高斯滤波器参数（标准差σ、滤波器尺寸）和双阈值参数（高阈值Th、低阈值Tl）
• 多格式图像支持：兼容JPG、PNG、BMP等标准图像格式的灰度图像处理
• 结果可视化：提供二值化边缘检测结果图像及中间过程可视化（梯度幅值图、非极大值抑制效果图等）
• 数据输出：可选输出边缘点坐标数据集合

使用方法

1. 准备待处理的灰度图像文件
2. 运行主程序文件
3. 根据提示设置算法参数：

- 高斯滤波器参数（标准差σ、滤波器尺寸） - 双阈值参数（高阈值Th、低阈值Tl）

1. 查看输出的边缘检测结果图像和中间过程可视化图
2. 可选保存边缘点坐标数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了Canny边缘检测算法的核心流程控制，包括图像读取与预处理、高斯滤波平滑处理、梯度幅值与方向计算、非极大值抑制优化、双阈值滞后阈值处理以及边缘连接细化等完整功能模块的协调执行。