基于MATLAB的深度图像遮挡边缘边缘检测系统

资 源 简 介

该系统专门处理深度图像的遮挡边缘检测，通过预处理降噪并增强边缘特征，采用自适应阈值分割技术分析物体间的空间遮挡关系，准确识别边界轮廓。

详 情 说 明

基于阈值分析的深度图像遮挡边缘检测系统

项目介绍

本项目是一个专门用于处理深度图像的遮挡边缘检测工具。系统通过分析深度图像中不同物体间的空间遮挡关系，采用自适应阈值分割技术，自动识别并提取物体间的边界轮廓。核心功能包括对深度图像进行预处理以消除噪声，计算深度梯度场进行局部区域分析，并基于深度突变特征精确定位遮挡边缘，最终输出高质量的边缘检测结果。

功能特性

• 深度图像预处理：集成噪声滤波算法（如高斯滤波），有效消除深度图像中的噪声，增强边缘特征的清晰度。
• 自适应阈值分割：通过分析图像的深度梯度场，动态计算局部最优阈值参数，适应不同场景和深度变化。
• 精确边缘定位：基于深度值的突变特征，精确定位物体间的遮挡边界，减少误检和漏检。
• 多样化输出结果：提供二值化的边缘图像、边缘强度分布图以及详细的阈值分析报告，便于后续分析和评估。

使用方法

1. 准备输入数据：确保输入为单通道的深度图像矩阵，数据类型为uint16。
2. 参数设置（可选）：

* 深度缩放参数：可根据实际深度传感器的量程调整深度值的范围，以优化分析效果。 * 噪声滤波参数：例如高斯滤波器的大小，可根据图像噪声水平进行调整。

1. 执行检测：运行主程序，系统将自动完成预处理、阈值分析和边缘提取流程。
2. 获取输出结果：

* 二值化边缘图像：逻辑矩阵格式，白色像素代表检测到的边缘。 * 边缘强度分布图：双精度矩阵格式，反映边缘各点的强度信息。 * 阈值分析报告：文本格式，包含系统采用的最终阈值参数及边缘点数量等统计信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件建议：无特殊要求，但处理极高分辨率图像时建议拥有足够内存

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其主要能力包括：协调整个边缘检测流程的启动与执行；负责读取输入的深度图像数据；调用预处理模块进行噪声滤除；执行深度梯度的计算与分析功能；完成自适应阈值的确定与分割操作；实现遮挡边缘的最终提取与精确定位；并管理结果图像的生成与阈值分析报告的输出。