MATLAB实现的基于信息融合的图像边缘检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过直方图均衡化与匹配进行图像增强，结合邻域平均和中值滤波降噪，实现多技术融合的边缘检测。系统优化了预处理流程，提升边缘提取精度与抗噪能力。

详 情 说 明

基于信息融合的图像边缘检测方法研究系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多种图像增强和滤波技术的信息融合边缘检测系统。系统首先对输入图像进行预处理操作，包括直方图均衡化增强图像对比度、直方图匹配进行特定分布调整；然后采用邻域平均和中值滤波进行噪声去除，同时使用局域增强技术提升细节特征；最后融合多方法处理结果，采用边缘检测算子提取更加准确和鲁棒的图像边缘特征。

功能特性

• 多方法预处理：支持直方图均衡化、直方图匹配、邻域平均滤波、中值滤波等多种图像预处理技术
• 信息融合技术：融合多种处理结果，提高边缘检测的准确性和鲁棒性
• 灵活的输入支持：

- 支持JPG、PNG、BMP等标准图像格式 - 自动处理灰度图像和彩色图像（转换为灰度处理） - 可选参考图像用于直方图匹配操作 - 可调节滤波窗口大小、增强强度等参数

• 丰富的输出结果：

- 各级处理结果图像展示 - 最终边缘检测二值图像 - 边缘强度分布图 - 处理效果对比图 - 性能评估报告（处理时间、边缘连续性等指标）

使用方法

1. 准备输入图像文件（支持JPG、PNG、BMP格式）
2. 如需直方图匹配，准备参考图像
3. 设置相关参数（滤波窗口大小、增强强度等）
4. 运行系统进行处理
5. 查看生成的各级处理结果和最终边缘检测效果
6. 分析性能评估报告中的各项指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件承担了系统的核心控制功能，实现了完整的图像处理流程调度，包括图像读取与格式转换、参数配置界面、预处理方法调用（直方图处理与空间滤波）、多特征信息融合处理、边缘检测算子执行、结果可视化显示以及性能评估分析等关键模块的集成与协调。