基于MATLAB的多算子图像边缘检测对比系统

资 源 简 介

本项目提供集成化MATLAB边缘检测平台，支持Sobel、Roberts、Prewitt、LoG、Canny及Zero-Cross六种经典算子。用户可加载自定义图像并实时对比不同算子的边缘提取效果，适用于图像处理教学与算法性能分析。

详 情 说 明

基于经典边缘检测算子的图像边缘分析系统

项目介绍

本项目是一个集成的图像边缘检测分析平台，实现了六种经典边缘检测算子（Sobel、Roberts、Prewitt、LoG、Canny、Zero-Cross）的对比分析功能。系统通过统一的处理流程，支持图像预处理、边缘强度计算、阈值处理和可视化展示，可用于图像处理教学演示和边缘检测算法性能评估研究。

功能特性

• 多算子支持：集成Sobel、Roberts、Prewitt、Laplacian of Gaussian (LoG)、Canny和Zero-Cross六种经典边缘检测算法
• 参数可配置：支持调整阈值参数、高斯核大小和sigma值等关键参数
• 智能预处理：自动进行图像灰度化、噪声过滤等预处理操作
• 对比分析：支持多算法结果横向对比，高亮显示差异区域
• 量化评估：提供边缘像素统计、计算耗时、信噪比和边缘连续性等量化指标

使用方法

1. 图像输入：选择JPEG、PNG或BMP格式的彩色/灰度图像作为输入
2. 参数设置：

- 选择需要使用的边缘检测算子（单选或多选） - 调整阈值参数（适用于Canny、LoG等算法） - 设置高斯核大小和sigma值（用于LoG和Canny预处理）

1. 结果查看：

- 查看单个算子的二值化边缘检测结果图 - 分析检测数据报告中的各项量化指标 - 使用多算法对比面板比较不同算子的检测效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大尺寸图像）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括图像读取与预处理模块、六种边缘检测算子的实现逻辑、参数配置界面、结果可视化组件以及性能评估指标计算。该文件通过模块化设计实现了完整的边缘检测工作流程，用户可通过图形界面交互完成所有操作，系统会自动生成检测结果和对比分析报告。