基于MATLAB的多阶段轮廓分析角点检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一种综合性角点检测算法，通过Canny边缘检测、轮廓修复、曲率分析和多级筛选机制，能够准确识别图像中的真实角点，特别补充了线型端点角点的检测能力，有效提升检测精度。

详 情 说 明

基于多阶段轮廓分析的灰度图像角点检测系统

项目介绍

本项目实现了一种综合性的角点检测算法。系统采用多阶段处理流程：首先通过Canny算子获取边缘图，然后提取并修复边缘轮廓，接着计算轮廓曲率识别候选角点，最后通过多级筛选机制消除误检并补充线型端点角点。该系统能够有效检测图像中的真实角点位置，同时抑制噪声引起的伪角点，适用于计算机视觉和图像处理中的特征点检测任务。

功能特性

• 综合检测流程：结合边缘检测、轮廓分析和曲率计算的多阶段角点检测
• 抗噪声能力：通过多级筛选机制有效抑制噪声引起的伪角点
• 轮廓修复：自动修复边缘轮廓中的间隙，提高角点检测的完整性
• 置信度评分：提供基于曲率强度和邻域一致性的角点检测置信度
• 参数可调：支持自定义Canny算子参数和曲率计算尺度参数

使用方法

输入要求

• 单通道灰度图像（uint8格式，尺寸M×N）
• 可选的Canny算子参数（高低阈值、高斯滤波标准差）
• 曲率计算尺度参数（高斯平滑核大小）

输出结果

• 角点坐标矩阵（K×2格式，K为检测到的角点数量）
• 带有角点标记的可视化图像（在原图上用红色标记角点位置）
• 角点检测置信度评分（基于曲率强度和邻域一致性）

基本调用

直接运行主程序文件，系统将使用默认参数处理内置示例图像，并显示检测结果。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、边缘检测与二值化操作、轮廓提取与间隙修复处理、多尺度曲率计算与局部极值分析、候选角点多级筛选机制、线型端点角点补充识别、结果可视化与数据输出等功能模块，构成了完整的角点检测系统架构。