MATLAB实现基于尺度乘法优化的自适应Canny边缘检测算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种改进的Canny边缘检测算法，通过构建高斯尺度空间并应用尺度乘法策略融合多尺度梯度，显著增强图像边缘的连续性，同时有效抑制噪声干扰，适用于复杂场景下的边缘提取任务。

详 情 说 明

基于尺度乘法优化的自适应Canny边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了基于尺度乘法优化的自适应Canny边缘检测算法。通过在传统Canny算法中引入多尺度分析思想，构建高斯尺度空间并采用尺度乘法策略融合不同尺度下的梯度信息，显著提升了边缘检测的连续性和抗噪性能。系统能够有效增强真实边缘特征，同时抑制噪声干扰，输出更加精确可靠的边缘检测结果。

功能特性

• 多尺度梯度增强：构建高斯尺度空间，计算并融合多尺度梯度幅值
• 自适应边缘检测：通过尺度乘法优化策略自适应增强显著边缘
• 噪声抑制：利用多尺度信息有效区分真实边缘与噪声
• 可视化输出：提供边缘检测结果、梯度融合图、热力图等多种输出
• 参数可配置：支持尺度层数、权重系数、阈值参数等灵活调整

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像放置于指定目录
2. 设置参数：根据需要调整高斯尺度空间层数、权重系数和Canny阈值
3. 运行程序：执行主程序开始边缘检测处理
4. 查看结果：系统将生成边缘检测图像、多尺度融合图和参数报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（jpg、png、bmp等）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要实现以下功能：图像读取与预处理、高斯尺度空间构建、多尺度梯度幅值计算、尺度乘法融合优化、改进的Canny边缘检测算法执行，以及结果可视化与参数报告生成。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，完成从输入到输出的完整边缘检测流程。