MATLAB高性能边缘检测系统：改进梯度建模与自适应阈值优化算法

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了基于改进Canny算子的高性能边缘检测系统。通过多尺度梯度计算、方向一致性验证和自适应双阈值策略三大核心优化，显著提升边缘响应的鲁棒性和准确性，有效消除伪边缘并实现参数自优化。

详 情 说 明

基于改进梯度建模与自适应阈值优化的高性能边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一种新型边缘检测算法，通过对传统Canny算子进行三大核心改进，显著提升了边缘检测性能。算法采用多尺度梯度计算增强边缘响应鲁棒性，引入方向一致性验证机制消除伪边缘，设计自适应双阈值策略实现参数自优化。在保持高定位精度的同时，能够有效降低噪声敏感度，特别适用于复杂场景下的边缘提取任务。

功能特性

• 多尺度梯度计算：采用多尺度卷积算子进行梯度幅值与方向计算，增强对不同宽度边缘的响应能力
• 方向一致性验证：通过邻域方向一致性分析机制，有效区分真实边缘与噪声产生的伪边缘
• 自适应双阈值优化：基于图像灰度分布特性自动计算高低阈值，消除人工参数调整需求
• 多样化输出结果：同时输出二值化边缘图像、边缘强度梯度图、边缘方向分布图及详细的算法性能报告
• 广泛格式支持：支持JPG/PNG/BMP等多种格式的二维灰度图像输入，兼容8位/16位灰度级

使用方法

基本调用

% 读取输入图像 inputImage = imread('input.jpg');

% 使用默认参数进行边缘检测 [edgeBinary, gradientMap, orientationMap, report] = main(inputImage);

高级参数设置

% 自定义算法参数 params.scaleFactors = [1, 2, 3]; % 梯度计算尺度参数 params.noiseLevel = 0.05; % 噪声抑制强度（0-1） params.continuityThreshold = 0.8; % 边缘连续性要求参数（0-1）

% 使用自定义参数进行边缘检测 [edgeBinary, gradientMap, orientationMap, report] = main(inputImage, params);

输出结果说明

• edgeBinary: 二值化边缘图像（逻辑矩阵格式）
• gradientMap: 边缘强度梯度图（归一化双精度矩阵）
• orientationMap: 边缘方向分布图（弧度制角度矩阵）
• report: 算法性能报告，包含检测精度、运行时间、边缘点统计等指标

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求: 最低4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间: 至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了完整的边缘检测流程，实现了包括图像预处理、多尺度梯度计算、方向一致性验证、自适应阈值优化以及结果分析与输出等核心功能。该文件作为系统入口点，负责协调各算法模块的协同工作，确保边缘检测算法的高效执行和准确输出。