MATLAB基于深度学习的边缘检测新方法研究与对比分析工具

资 源 简 介

本项目开发了一种基于卷积神经网络的MATLAB边缘检测算法，通过端到端学习自动提取图像边缘特征。系统集成了传统算子（Canny、Sobel）、改进算法及新深度学习方法，提供全面的性能对比与分析功能。

详 情 说 明

基于深度学习的边缘检测新方法研究与对比分析工具

项目介绍

本项目实现了一种基于卷积神经网络的新型边缘检测算法，采用端到端的学习方式自动提取图像边缘特征。系统集成了传统边缘检测算子（如Canny、Sobel）、基于传统方法的改进算法以及新提出的深度学习方法，提供了一个统一的评估框架，能够在BSDS500等标准数据集上对各类算法进行定量性能比较，包括精确度、召回率和F1分数等核心指标。

功能特性

• 多算法集成：包含传统算子、改进算法和深度学习方法的完整边缘检测解决方案
• 智能特征提取：采用深度卷积神经网络和多尺度特征融合技术实现自动边缘特征学习
• 标准化评估：提供统一的性能评估框架，支持精确度-召回率曲线等定量分析
• 灵活输入支持：兼容多种标准图像数据集和常见图像格式（JPG、PNG、BMP）
• 参数可配置：支持算法参数灵活调整（如高斯滤波器大小、梯度阈值等）
• 全面输出结果：生成边缘检测结果图像、性能比较报告和速度对比分析图表

使用方法

1. 准备输入图像数据（支持单张图像或整个数据集）
2. 配置算法参数（可根据需要调整各算法的参数设置）
3. 运行主程序启动边缘检测流程
4. 查看生成的边缘检测结果图像和性能分析报告
5. 基于定量评估指标进行算法性能比较分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少8GB内存（推荐16GB以上）
• 支持CUDA的GPU（可选，用于加速深度学习算法）

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、多种边缘检测算法的集成调用、非极大值抑制等后处理操作、检测结果的可视化展示以及算法性能的定量评估分析。该文件通过模块化设计组织整个处理流程，确保各算法在统一框架下进行公平比较，并生成完整的评估报告和对比图表。