MATLAB人工辅助道路端点智能提取与边缘检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过结合人工标定点与多种边缘检测算子，实现道路边界的精确自动识别。系统利用智能算法分析遥感或道路图像，筛选与人工输入点关联度最高的边缘特征，提升道路端点提取的准确性和效率。

详 情 说 明

人工辅助道路端点智能提取与边缘检测系统

项目介绍

本项目基于人工标定点与边缘检测技术，实现道路边界端点的精确自动识别。系统首先接收用户手动标注的初始道路点，然后结合多种边缘检测算子对遥感或道路图像进行边缘特征提取，通过智能算法筛选出与人工输入点关联度最高的连续边缘，最终精确定位道路边界的关键端点位置。

功能特性

• 智能边缘提取：基于Canny算子的多尺度边缘检测，适应不同图像质量
• 人工引导追踪：通过人工标注点引导边缘追踪算法，提高识别准确性
• 连续性分析：道路边缘连续性分析与端点识别算法，确保边界连贯性
• 可视化输出：提供叠加显示原始图像、检测边缘和端点的结果图
• 量化评估：生成包含边缘连续性评分、端点置信度等量化指标的分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：

- 道路图像（jpg/png/tiff等格式，建议分辨率不低于1024×768） - 人工标注点坐标矩阵（至少2个初始道路点）

1. 配置检测参数：

- 调整边缘检测阈值参数 - 设置Sigma值等边缘检测配置

1. 运行系统：

- 执行主程序启动检测流程

1. 获取输出结果：

- 道路边缘完整轮廓坐标矩阵 - 关键端点位置坐标列表 - 可视化检测结果图像 - 检测分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括图像数据读取与预处理、人工标注点坐标的接收与验证、基于多参数可调Canny算子的边缘特征提取、结合人工引导的边缘追踪与连续性分析、道路端点的智能识别与定位、结果数据的格式化输出以及检测过程与结果的可视化展示等功能模块。