基于Canny算子的MATLAB图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目实现完整的Canny边缘检测算法，通过高斯滤波去噪、梯度计算、非极大值抑制与双阈值处理，从图像中提取清晰边缘。适用于图像处理教学与实验。MATLAB代码结构清晰，易于扩展。

详 情 说 明

基于Canny算子的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于Canny算子的图像边缘检测系统。Canny边缘检测算法是计算机视觉领域的经典算法，能够有效提取图像中的边缘特征。本系统严格按照Canny算法的标准流程实现，包含噪声去除、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测等关键步骤，可生成高质量的边缘检测结果。

功能特性

• 完整的Canny算法流程：实现高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测全流程
• 参数可调节：支持自定义高斯滤波器标准差和双阈值比例参数
• 多格式图像支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式
• 丰富的输出结果：

- 处理过程可视化（高斯平滑图像、梯度幅值图、非极大值抑制结果） - 最终边缘二值图（黑白二值图像） - 边缘强度图（带梯度强度的灰度图） - 参数报告文档

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 设置参数：

- 高斯滤波器标准差（默认值：1.4） - 高低阈值比例（默认值：[0.1, 0.3]）

1. 运行系统：执行主程序开始边缘检测处理
2. 查看结果：系统将自动生成并显示所有中间处理结果和最终边缘图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少2GB可用内存
• 支持常见图像格式的读取和显示

文件说明

主程序文件整合了完整的Canny边缘检测算法实现，包含图像读取与预处理、高斯滤波去噪处理、梯度幅值与方向计算、非极大值抑制边缘细化、双阈值滞后阈值处理以及结果可视化输出等核心功能模块，实现了从原始图像输入到最终边缘结果生成的完整处理流程。