MATLAB实现基于Canny算子的图像边缘检测系统

资 源 简 介

该MATLAB项目完整实现了Canny边缘检测算法，包含高斯滤波去噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接五个核心步骤。项目可直接处理图像数据，输出清晰的边缘检测结果，并支持可视化展示。

详 情 说 明

基于Canny算子的图像边缘检测与可视化 MATLAB 实现

项目介绍

本项目完整实现了经典Canny边缘检测算法，提供从高斯滤波到边缘连接的五个核心处理步骤。该实现不仅能够生成高质量的二值边缘图像，还支持各阶段中间结果的可视化展示，便于算法学习和效果分析。

功能特性

• 完整算法流程：实现高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接五大步骤
• 灵活参数配置：支持自定义高斯滤波标准差、高低阈值比例等关键参数
• 多格式输入支持：兼容灰度图像和彩色图像输入
• 详细输出选项：可输出梯度幅值图、梯度方向图等中间结果
• 可视化功能：可生成处理过程的对比图表，直观展示各阶段效果

使用方法

% 基本用法：直接读取图像文件进行边缘检测 edge_image = main('image.jpg');

% 高级用法：自定义参数并启用可视化 [edge_result, gradient_magnitude, gradient_direction] = main(... 'image.png', ... 'sigma', 1.5, ... 'high_threshold_ratio', 0.15, ... 'low_threshold_ratio', 0.08, ... 'visualize', true);

输入参数说明：

• image_path: 输入图像路径（必选）
• sigma: 高斯滤波标准差，控制平滑程度（默认1.0）
• high_threshold_ratio: 高阈值比例（默认0.2）
• low_threshold_ratio: 低阈值比例（默认0.1）
• visualize: 是否显示处理过程（默认false）

输出结果：

• 主输出：二值边缘图像（逻辑矩阵）
• 可选输出：梯度幅值图、梯度方向图、非极大值抑制结果

系统要求

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

文件说明

该项目的核心执行文件整合了完整的Canny边缘检测流水线，承担图像预处理、算法执行和结果展示等功能。具体包含图像读取与格式转换、可配置的高斯模糊处理、基于Sobel算子的梯度计算、边缘细化所需的非极大值抑制、双阈值判别机制以及最终的边缘连接操作。同时，该文件还负责根据用户设置生成处理过程的可视化对比图，并管理所有输出数据的返回。