MATLAB实现基于Sauvola与Niblack算法的图像局部边缘检测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，通过Sauvola和Niblack局部自适应算法对灰度图像进行边缘检测。系统根据图像局部统计特性动态计算像素阈值，包含图像预处理和灰度化功能，有效提升边缘检测精度。

详 情 说 明

基于Sauvola和Niblack算法的图像局部边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一种针对灰度图像的局部自适应边缘检测方法。系统能够根据图像不同区域的局部统计特性，动态计算每个像素点的阈值，从而更准确地检测边缘信息。通过实现Niblack和Sauvola两种经典的局部阈值算法，并对比分析其性能，为图像边缘检测提供了一种更加鲁棒的解决方案。

功能特性

• 智能预处理：自动处理多种格式的输入图像，支持彩色图像的灰度化转换
• 双算法实现：

- Niblack局部阈值算法：基于局部均值和标准差计算阈值 - Sauvola改进算法：引入动态参数调整，提升对光照变化的鲁棒性

• 灵活配置：可自定义算法参数，包括窗口大小、调整系数等
• 全面分析：提供两种算法的对比分析和性能评估
• 可视化展示：生成处理过程中的中间结果和最终边缘检测效果

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录，支持JPG、PNG、BMP等常见格式
2. 参数配置：根据需要调整算法参数，如处理窗口尺寸、灵敏度系数等
3. 执行处理：运行主程序，系统将自动完成图像预处理、边缘检测和结果分析
4. 查看结果：系统将输出二值化边缘图像、中间处理结果可视化、性能对比图表和质量评估指标
5. 结果导出：可将检测结果保存为图像文件供后续使用

系统要求

• 平台要求：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存建议：至少4GB RAM，处理大图像时建议8GB以上
• 图像规格：支持100×100至4000×4000像素分辨率的图像
• 存储空间：确保有足够的磁盘空间存放处理结果

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、局部窗口滑动计算机制、双算法并行执行模块、结果可视化生成功能以及性能评估指标计算。该文件整合了完整的边缘检测流水线，提供用户交互接口和参数配置选项，负责协调各个功能模块的协同工作并输出最终的分析报告。