MATLAB实现基于冲击滤波模型的图像边缘增强系统

资 源 简 介

该MATLAB项目采用冲击滤波模型对二维图像进行非线性扩散处理，通过梯度方向反向扩散和等照度线平滑扩散实现边缘特征增强，特别适用于医学影像和工业检测等领域的图像处理需求。

详 情 说 明

基于冲击滤波模型的图像边缘增强系统

项目介绍

本项目实现了一个基于冲击滤波模型的图像边缘增强算法。系统采用非线性扩散处理方法，通过沿梯度方向的反向扩散和沿等照度线方向的平滑扩散技术，有效增强图像边缘特征。该算法特别适用于医学影像、工业检测等需要突出边缘信息的应用场景，能够在保留图像主要结构的同时显著提升边缘对比度。

功能特性

• 边缘增强处理：采用冲击滤波偏微分方程数值求解方法，实现对图像边缘的非线性增强
• 方向性扩散控制：结合图像梯度场计算与方向分析，实施各向异性扩散策略
• 参数可调节：支持自定义扩散迭代次数、时间步长和边缘敏感系数
• 效果可视化：自动生成原始图像与处理结果的对比图
• 量化评估：提供边缘信噪比提升率等量化指标，客观评价增强效果

使用方法

基本调用

% 载入图像 img = imread('input.jpg'); % 调用边缘增强函数 enhanced_img = main(img);

自定义参数

% 设置参数：迭代次数=100，时间步长=0.15，边缘敏感系数=0.05 enhanced_img = main(img, 100, 0.15, 0.05);

输出结果

• enhanced_img：边缘增强后的图像矩阵（double类型，归一化到[0,1]范围）
• 自动显示对比图：原始图像与处理结果并列对比
• 控制台输出：边缘信噪比提升率等量化指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具包：图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了图像边缘增强的核心处理流程，包括图像预处理、梯度场计算、冲击滤波方程数值求解、边缘敏感参数控制、增强效果可视化以及边缘增强程度量化分析等功能模块。该文件通过整合各向异性扩散策略，完成从原始图像输入到边缘增强结果输出的完整处理链路。