基于MATLAB的多算法图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了Roberts、Sobel、Prewitt和Laplacian等多种经典边缘检测算法，支持灰度与彩色图像的边缘提取与可视化分析。用户可灵活选择算法并调整参数，适用于图像处理教学与实验。

详 情 说 明

基于多种边缘检测算法的图像边缘提取系统

项目介绍

本项目是一个使用MATLAB实现的图像边缘提取系统，集成了Roberts、Sobel、Prewitt和Laplacian四种经典边缘检测算法。系统能够对输入的图像进行高效的边缘特征提取与可视化分析，支持用户通过选择不同算法和调整阈值参数来优化检测效果，适用于图像处理教学、算法研究和工程应用等多个场景。

功能特性

• 多算法支持：集成Roberts、Sobel、Prewitt和Laplacian四种经典边缘检测算子
• 图像格式兼容：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 彩色/灰度处理：自动处理彩色图像和灰度图像的边缘检测
• 参数可调：用户可通过阈值参数控制边缘检测的敏感度
• 性能评估：提供算法运行时间和性能分析数据
• 对比分析：支持多算法结果对比可视化，便于性能比较

使用方法

1. 准备图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 运行系统：启动主程序，根据提示选择输入图像
3. 选择算法：从四种边缘检测算法中选择需要使用的算法
4. 设置参数：根据需要调整阈值参数，控制边缘检测灵敏度
5. 查看结果：系统将输出边缘检测结果图像和性能数据
6. 对比分析：可选择多个算法进行对比，生成可视化比较图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，支持基本图像处理操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、多种边缘检测算法的实现、阈值参数的交互式调节、边缘结果的可视化展示以及多算法性能的对比分析。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块的协作，确保用户能够通过简洁的交互流程完成图像边缘提取任务。