MATLAB相位一致性边缘检测算法实现

资 源 简 介

该项目基于相位一致性原理实现高效图像边缘提取，通过频域分析检测梯度与相位变化最大点，对光照不敏感并能有效保留低对比度边缘。适用于医学影像、工业检测等场景的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于相位一致性检测的目标边缘提取系统

项目介绍

本项目是一个在MATLAB环境中实现的图像边缘检测系统，其核心采用相位一致性算法。该技术通过分析图像的频域特性，定位图像梯度和相位变化最显著的位置作为边缘点。相较于传统灰度梯度方法，相位一致性对光照变化不敏感，并能在低对比度条件下保持较高的边缘检测精度，适用于工业视觉检测、医学图像分析等多种场景。

功能特性

• 鲁棒的边缘检测：基于局部能量模型的相位一致性计算，有效克服光照不均问题。
• 灵活的频域分析：支持多种频域滤波器（如Log-Gabor、Morlet小波）进行多尺度和多方向分析。
• 可调参数：用户可根据图像特性调整滤波器尺度、方向数量及噪声抑制阈值。
• 多输出结果：除生成二值边缘图像外，还可输出边缘强度图、相位一致性响应图及边缘坐标数据。
• 后处理功能：包含边缘增强、连接及形态学操作，以优化最终边缘质量。

使用方法

1. 准备图像：将待处理的单通道灰度图像（JPG、PNG、BMP格式）放入指定文件夹。
2. 参数设置：在main.m脚本中设置输入图像路径、滤波器类型、尺度数、方向数、噪声阈值等参数。
3. 运行程序：在MATLAB命令窗口中执行main.m脚本。
4. 获取结果：程序运行后，将在指定输出目录生成二值边缘图、强度图等结果文件。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox, Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程。其主要功能包括：读取输入图像并进行必要的预处理；根据用户配置调用相位一致性计算模块，完成频域滤波与局部能量分析；对生成的相位一致性响应进行非极大值抑制和阈值化处理以提取边缘；最后执行形态学后处理优化边缘连续性，并控制所有中间结果与最终边缘图像的输出。