MATLAB实现的Canny算子边缘检测优化框架

资 源 简 介

该项目完整实现了Canny边缘检测算法，提供高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测等核心模块，支持可调节参数接口，便于图像处理研究和应用。

详 情 说 明

基于Canny算子的基础边缘检测实现与优化框架

项目介绍

本项目是一个完整的MATLAB实现，专注于经典Canny边缘检测算法的核心流程构建与参数化优化。通过模块化设计提供了从图像预处理到边缘结果输出的全过程，支持参数灵活调整和算法性能评估，为图像边缘检测研究与应用提供了可扩展的基础框架。

功能特性

• 完整的Canny算法流程：实现高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测四大核心步骤
• 参数可调节接口：支持高斯核大小、标准差、高低阈值比例等关键参数自定义设置
• 实时可视化展示：可显示各处理阶段的中间结果，包括梯度幅值图和方向图
• 性能评估功能：提供边缘连续性分析、噪声抑制效果等基本评估指标
• 算法改进接口：预留扩展点便于针对特定场景进行算法优化和功能增强

使用方法

基本调用方式

% 通过图形界面选择图像并设置参数 main();

命令行参数调用

% 指定图像路径和参数 main('image_path', 'input.jpg', 'sigma', 1.5, 'threshold_ratio', 0.2);

参数配置选项

• sigma: 高斯滤波器标准差（默认：1.0）
• kernel_size: 高斯核大小（默认：5）
• threshold_ratio: 高低阈值比例系数（默认：0.2）
• gradient_method: 梯度计算方法选择（支持Sobel、Prewitt等）

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必要工具箱: Image Processing Toolbox
• 内存要求: 至少2GB可用内存（取决于处理图像尺寸）
• 支持平台: Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了Canny边缘检测的完整处理流程，具备图像载入与预处理、参数配置管理、算法核心模块调度、结果可视化展示以及性能评估报告生成等综合功能。该文件作为项目入口点，负责协调各功能模块的有序执行，并提供统一的用户交互接口。