MATLAB边缘连接算法：智能图像间断边缘修复系统

资 源 简 介

本MATLAB项目针对Canny、Sobel等传统边缘检测中产生的断裂边缘，利用自适应阈值和梯度导向路径搜索，实现离散边缘点的智能连接与轮廓修复，提升边缘连续性。

详 情 说 明

基于边缘连接算法的图像间断边缘修复系统

项目介绍

本项目旨在解决传统边缘检测算法（如Canny、Sobel等）产生的边缘断裂问题。系统通过分析边缘点的空间分布特征和梯度方向信息，采用自适应阈值和路径搜索算法，智能连接离散边缘点，形成完整连贯的边缘轮廓。该系统特别适用于噪声干扰环境下的图像处理，能够显著提升边缘检测结果的完整性和连续性。

功能特性

• 智能边缘修复：基于边缘点聚类分析技术，识别断裂边缘并进行智能连接
• 方向一致性评估：结合梯度方向信息，确保边缘连接的方向一致性
• 自适应连接算法：根据边缘特征自动调整连接参数，适应不同图像特性
• 多参数可配置：支持连接阈值、最大连接距离、方向容差角度等参数灵活调整
• 可视化输出：提供边缘连接路径可视化图和统计分析报告

使用方法

输入要求

• 二维灰度图像：uint8类型矩阵，数值范围0-255
• 边缘检测二值图：逻辑矩阵，边缘点值为1，非边缘点为0
• 可选参数：

- 连接阈值（默认0.1） - 最大连接距离（默认20像素） - 方向容差角度（默认30度）

输出结果

• 完整边缘二值图像：连接修复后的逻辑矩阵
• 边缘连接路径可视化图：RGB彩色图像，展示连接路径
• 统计分析报告：包含连接点数量、连接路径长度等量化指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存：4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了边缘点聚类分析、方向一致性评估、自适应最短路径连接等关键功能。该文件负责协调各算法模块的协作，完成从输入图像预处理到最终结果输出的完整流程，包括参数解析、边缘连接计算、结果可视化和统计报告生成等主要任务。