MATLAB多尺度特征融合与自适应阈值优化的强边缘检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种超越Canny算子的高级边缘检测算法，通过多尺度分析、特征融合与自适应阈值优化，显著提升边缘检测的精确度与连续性。系统可自适应处理不同噪声图像，在复杂场景下保持边缘完整性，适用于医学影像、工业检测等领域。

详 情 说 明

基于多尺度特征融合与自适应阈值优化的强边缘检测系统

项目介绍

本项目旨在开发一种超越传统Canny算子的高级边缘检测算法。通过结合多尺度分析、特征融合技术和自适应阈值机制，实现对图像边缘更精确、更完整的检测。系统能够有效处理不同噪声水平的图像，在保持边缘连续性的同时减少伪边缘的产生，特别适用于复杂场景下的边缘提取需求。

功能特性

• 多尺度特征融合：采用多尺度高斯微分滤波器组提取不同尺度下的边缘特征，通过方向梯度直方图特征融合技术整合多尺度信息
• 自适应阈值优化：基于区域统计特性的自适应双阈值算法，动态调整阈值参数以适应不同图像区域的边缘特性
• 噪声鲁棒性：内置噪声抑制机制，有效处理不同噪声水平的图像
• 灵活参数调节：提供1-10级敏感度参数调节和噪声抑制选项
• 多种输出格式：支持二值化边缘图、边缘强度热力图、边缘坐标矩阵和方向角度矩阵

使用方法

1. 准备输入图像（支持JPG、PNG、BMP、TIFF格式）
2. 设置检测参数：

- 敏感度参数（1-10级，数值越高边缘检测越敏感） - 噪声抑制选项（启用/禁用）

1. 运行边缘检测算法
2. 获取输出结果：

- 主输出：二值化边缘检测结果图 - 辅助输出：边缘强度热力图（伪彩色显示） - 数据输出：边缘点坐标矩阵、边缘方向角度矩阵 - 性能指标：边缘连续性评分、噪声抑制率、处理时间统计

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像预处理、多尺度特征提取与融合、自适应阈值计算、边缘检测执行以及结果输出与可视化。该文件整合了完整的边缘检测算法链，能够根据用户参数设置自动完成从图像输入到边缘结果生成的全过程，同时提供性能评估和多种格式的结果输出能力。