基于高通滤波与掩模处理的图像边缘增强MATLAB系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现高通滤波器提取边缘特征，结合空间域掩模处理强化图像细节，适用于医学影像、工业检测等边缘增强场景，支持多种滤波器灵活配置。

详 情 说 明

基于高通滤波与图像掩模处理的图像边缘增强系统

项目介绍

本系统是一个专业的图像处理工具，旨在通过频域高通滤波与空间域掩模处理相结合的技术方案，实现高效的图像边缘增强。系统能够显著提升图像的边缘细节清晰度，适用于医学影像分析、工业缺陷检测、科学可视化等对边缘特征有强化需求的场景。通过灵活的滤波器选择和参数配置，用户可根据具体图像特性定制增强效果。

功能特性

• 多滤波器支持：提供Sobel、Prewitt、Laplacian等多种经典高通滤波器选项。
• 自定义掩模处理：允许用户自定义3×3或5×5卷积核的数值，实现灵活的空间域增强。
• 参数可调增强：提供增强强度系数、边缘阈值等关键参数的自由调节，以精确控制输出效果。
• 实时对比显示：在处理过程中实时并排显示原始图像与增强结果，便于效果评估。
• 批量处理能力：支持对JPEG、PNG、BMP等多种格式的图像进行批量处理，提升工作效率。
• 量化分析报告：自动生成处理报告，包含边缘点数量统计以及增强效果的量化评估指标。

使用方法

1. 准备输入：将待处理的图像（支持灰度或彩色）放置在指定输入文件夹。
2. 配置参数：在图形界面或配置文件中选择滤波器类型、设置掩模矩阵数值、调整增强参数。
3. 执行处理：运行主程序，系统将自动完成边缘特征提取与图像增强。
4. 查看结果：在输出界面查看增强后的图像、边缘特征二值图，并分析生成的文本报告。
5. 批量操作：如需处理多张图像，启用批量模式并指定输入目录即可自动序列处理。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux（内核3.0+），或macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2020a 或更高版本
• 内存：最低4 GB RAM（处理高分辨率图像建议8 GB或以上）
• 磁盘空间：至少1 GB可用空间用于安装及临时文件存储

文件说明

主程序文件作为系统的控制中枢，集成了图像读取、参数解析、预处理、核心滤波与掩模运算、结果生成与可视化对比等一系列关键流程。它负责调度各算法模块，实现从原始图像输入到增强结果输出的完整处理链路，并确保用户交互界面的正常响应与数据分析报告的准确生成。