MATLAB图像边缘检测算法实现与对比分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了Sobel、Roberts和Laplace三种经典边缘检测算子，涵盖灰度转换、卷积运算及阈值调节功能，支持可视化对比不同参数下的边缘提取效果，适用于图像处理算法学习与实验分析。

详 情 说 明

图像边缘检测算子实现与对比分析系统

项目介绍

本项目是一个专注于图像边缘检测算法实现与性能分析的系统，集成了Sobel、Roberts和Laplace三种经典边缘检测算子。系统通过完整的图像处理流程（包括灰度转换、卷积运算和阈值处理），提供直观的边缘检测效果对比和量化分析功能，便于用户深入理解不同算子的特性和适用场景。

功能特性

• 多算子集成：实现Sobel、Roberts、Laplace三种经典边缘检测算法
• 自适应处理：支持任意尺寸的彩色/灰度图像输入，自动进行标准化预处理
• 参数可调：提供阈值参数自定义功能，支持手动调节和自动计算最优阈值
• 可视化对比：生成三种算子的并列对比图，直观展示边缘检测效果差异
• 量化分析：输出包含阈值参数、边缘像素数量等指标的检测报告，提供性能对比图表

使用方法

1. 准备输入图像（支持jpg、png、bmp等常见格式）
2. 运行主程序，系统将自动完成图像读取和灰度转换
3. 选择阈值处理模式（自动计算或手动设置阈值参数）
4. 系统依次执行三种边缘检测算法并生成结果
5. 查看输出的边缘检测图像、对比图和量化分析报告

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

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、三种边缘检测算子的算法实现、阈值处理与二值化、多结果可视化对比展示、以及边缘特征量化分析等完整功能模块。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块的执行顺序并生成最终的分析结果。