MATLAB实现SUSAN边缘检测算法及性能分析的图像处理系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB边缘检测系统，实现Roberts、Sobel、Prewitt等经典算法，并重点整合SUSAN算法进行含噪图像边缘检测。支持性能对比分析，适用于数字图像处理教学与研究。

详 情 说 明

基于SUSAN边缘检测算法的含噪图像边缘检测与性能分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像边缘检测与性能评估系统，核心功能包括多种经典边缘检测算法的实现与对比分析，重点研究SUSAN边缘检测算法在含噪图像处理中的性能表现。系统支持噪声模拟、参数调优、可视化比较和量化评估，为边缘检测算法的研究和应用提供全面的测试平台。

功能特性

核心算法实现

• 经典边缘检测算法：Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplace算法的完整MATLAB实现
• SUSAN边缘检测算法：完整实现圆形模板、灰度比较、几何阈值等核心机制
• 噪声处理能力：支持高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声的添加与处理

性能分析功能

• 抗噪性能评估：通过PSNR、SSIM等指标量化算法抗噪声干扰能力
• 运算效率统计：精确测量各算法在不同图像尺寸下的处理时间
• 边缘检测精度：采用多种评估标准分析边缘检测的准确性和完整性

可视化与交互

• 多算法对比展示：并行显示不同算法的边缘检测结果
• 参数敏感性分析：直观展示关键参数对检测效果的影响
• 中间过程可视化：支持SUSAN算法处理过程中的关键步骤可视化

使用方法

基本操作流程

1. 图像输入：选择或导入待处理的灰度图像（支持jpg、png、bmp格式）
2. 噪声设置：根据需要选择噪声类型和设置噪声强度参数
3. 算法配置：调整SUSAN算法的阈值参数和模板尺寸，设置对比算法参数
4. 执行分析：运行系统进行边缘检测和性能评估
5. 结果查看：查看边缘检测结果图像、性能报表和对比分析图表

参数配置说明

• 噪声参数：高斯噪声的标准差、椒盐噪声的密度比例
• SUSAN参数：几何阈值（T）、模板半径、边缘响应阈值
• 性能指标：可根据需要选择启用的评估指标类型

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 显示器分辨率：推荐1920×1080或更高，以便同时显示多个对比结果

文件说明

main.m文件作为系统的核心入口，集成了完整的工作流程控制功能。主要实现了图像数据的读取与预处理、多种噪声模型的生成与添加、各边缘检测算法的调用与执行控制、检测结果的定量评估指标计算以及多模态可视化展示的协调管理。该文件通过模块化设计将系统的各个功能组件有机整合，为用户提供统一的操作接口和结果输出管道，确保整个边缘检测分析流程的顺畅执行。