MATLAB图像边缘检测系统 - 基于Sobel算子实现

资 源 简 介

本项目采用Sobel算子对灰度图像进行边缘检测，通过双方向梯度计算与阈值处理，高效提取图像边缘特征。适合数字图像处理教学及简单应用开发。

详 情 说 明

基于Sobel算子的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的数字图像边缘检测方案。系统核心利用Sobel算子，通过卷积运算分别计算图像在水平与垂直方向上的梯度，进而合成边缘强度图。结合可调节的阈值处理技术，能够精确地提取出图像中的边缘特征。该系统支持对灰度图像的直接处理，并提供关键步骤的可视化，便于用户分析与优化检测效果。

功能特性

• 图像预处理：自动将输入的RGB彩色图像转换为灰度图像进行处理。
• Sobel边缘检测：应用经典的Sobel算子进行水平和垂直方向的梯度计算。
• 梯度合成与阈值分割：计算梯度幅值（边缘强度），并可选择自动或手动设定阈值来生成清晰的二值化边缘图。
• 全面可视化：同步展示原始图像（或灰度图）、水平梯度图、垂直梯度图、梯度幅值图及最终的边缘检测结果图。
• 结果导出：支持将处理后的图像矩阵以及边缘坐标信息导出，便于进一步分析。

使用方法

1. 准备图像：确保待处理的图像文件（如JPG、PNG、BMP格式）存放于指定路径。
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将引导您选择输入图像。
3. 设置参数：根据提示，输入期望的阈值参数（直接回车则使用系统自动计算的默认阈值）。
4. 查看结果：程序将在一个图形窗口中并列显示所有处理步骤的结果图像。
5. 导出数据：根据程序选项，可选择将结果图像或边缘数据保存至本地。

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本。
• 硬件要求: 无特殊要求，可正常运行MATLAB的计算机即可。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程。它负责读取用户指定的图像并进行必要的灰度化预处理；接着，使用Sobel算子完成两个方向的卷积运算以计算梯度；随后，对梯度幅值进行计算与合成，并应用阈值处理生成二值边缘图；最终，它将所有中间结果与最终结果组织在一个可视化界面中集中展示，并提供了结果导出的接口。