MATLAB实现基于高斯滤波与脊追踪的Canny边缘检测器

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现完整的Canny边缘检测算法，通过高斯滤波平滑降噪、梯度计算、脊线追踪和非脊线像素抑制，最终生成清晰的边缘图，适用于图像处理与计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于高斯滤波与脊追踪的Canny边缘检测器实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的Canny边缘检测算法，能够将输入的二维灰度图像转换为清晰的二值边缘图。算法通过对高斯滤波平滑、梯度计算、脊线追踪和双阈值边缘链接等关键步骤的精细优化，在有效抑制噪声的同时保持了边缘细节的完整性。

功能特性

• 高斯滤波平滑降噪：使用可配置标准差的高斯滤波器对输入图像进行平滑处理
• 梯度与方向计算：通过Sobel算子计算像素点的梯度幅值和边缘方向
• 脊线追踪与非极大值抑制：沿边缘垂直方向进行脊线追踪，仅保留局部梯度最大值
• 双阈值边缘链接：采用高低阈值策略连接边缘片段，有效减少伪边缘和断裂边缘

使用方法

% 基本使用示例 inputImage = imread('input.jpg'); edgeMap = main(inputImage);

% 自定义参数使用 sigma = 1.5; % 设置高斯滤波标准差 edgeMap = main(inputImage, sigma);

输入参数：

• inputImage：二维灰度图像矩阵（支持uint8、double等格式）
• sigma（可选）：高斯滤波器标准差，默认值为1.0

输出结果：

• 二值边缘图像矩阵（逻辑类型），边缘像素值为1，非边缘像素值为0

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

文件说明

主程序文件整合了完整的Canny边缘检测流程，包括图像预处理、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理等核心模块。它负责协调各算法组件的执行顺序，处理参数设置与验证，并最终生成符合标准的边缘检测结果。该文件提供了灵活的接口支持，用户可通过简单调用实现高质量的边缘提取功能。