MATLAB亚像素精度图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目实现基于插值的亚像素级图像边缘检测，在保留经典Canny算法响应特性的基础上，通过灰度梯度信息进行插值计算，将边缘定位精度提升至0.1像素级别。

详 情 说 明

亚像素精度的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了基于插值算法的亚像素级图像边缘检测系统。通过优化传统像素级边缘定位方法，在保持Canny等经典边缘检测算法响应特性的基础上，利用灰度梯度信息进行亚像素插值计算，将边缘定位精度显著提升至0.1像素级别。系统支持对灰度图像的自动化边缘坐标提取，可输出边缘点的亚像素坐标与方向信息，特别适用于高精度测量、工业视觉检测等对定位精度要求严格的场景。

功能特性

• 高精度边缘定位: 采用二维灰度梯度插值算法（如三次样条插值/Zernike矩法），实现亚像素级边缘定位
• 经典算法基础: 基于Canny边缘检测算法获得基础边缘响应，保证边缘检测的完整性
• 自适应参数配置: 支持自定义高斯滤波标准差、高低阈值比等关键参数
• 多格式输入支持: 兼容常见图像格式（JPG/PNG/TIF），支持uint8/double矩阵输入
• 全面输出结果: 提供边缘二值图、亚像素坐标矩阵及精度评估报告
• 精度评估功能: 自动生成边缘连续性指标和定位误差统计报告

使用方法

1. 准备输入图像: 确保输入为单通道灰度图像（uint8或double矩阵）
2. 参数设置（可选）:

- 高斯滤波标准差：控制平滑程度 - 高低阈值比：影响边缘连接性 - 插值方法选择：支持多种亚像素插值算法

1. 执行边缘检测: 运行主程序进行亚像素级边缘提取
2. 获取输出结果:

- 边缘二值图（像素级边缘显示） - 亚像素边缘坐标矩阵（包含x,y坐标和边缘方向角） - 精度评估报告（边缘连续性、定位误差统计）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：≥4GB（建议8GB以上处理大尺寸图像）
• 磁盘空间：≥500MB

文件说明

主程序文件整合了完整的边缘检测流程，包括图像预处理、Canny边缘初步检测、非极大值抑制的亚像素级坐标修正、二维灰度梯度插值计算以及结果可视化与精度评估等核心功能模块，实现了从图像输入到亚像素边缘坐标输出的全自动化处理。