MATLAB智能多尺度边缘检测系统发布

资 源 简 介

本项目基于深度学习与多尺度特征融合技术，开发了一套超越传统Canny算子的边缘检测算法。通过结合CNN特征提取与多尺度分析，实现高精度边缘识别，并自适应不同噪声水平的图像，提升边缘检测的鲁棒性。

详 情 说 明

MATLAB智能多尺度边缘检测系统

项目介绍

本项目基于深度学习和多尺度特征融合技术，开发了一种超越传统Canny算子的先进边缘检测算法。通过结合卷积神经网络的特征提取能力和多尺度分析，系统能够实现对图像边缘的更精确检测。该系统特别适用于医学图像、遥感图像等复杂场景的边缘检测需求，在保持边缘连续性的同时有效抑制伪边缘。

功能特性

• 智能边缘检测：采用深度卷积神经网络进行特征提取，显著提升边缘检测精度
• 多尺度融合：整合不同尺度下的边缘特征，确保边缘连续性和完整性
• 自适应噪声处理：可自适应不同噪声水平的图像（高斯噪声σ≤0.05、椒盐噪声密度≤0.1）
• 多功能输出：提供二值化边缘图、边缘强度梯度图及多种质量评估指标
• 广泛格式支持：支持JPG、PNG、BMP、TIFF等多种图像格式
• 自动预处理：支持任意尺寸的灰度或彩色图像输入，自动进行标准化处理

使用方法

1. 准备待检测的图像文件（支持JPG、PNG、BMP、TIFF格式）
2. 运行主程序文件，系统将自动进行图像预处理
3. 算法自动执行多尺度特征提取和边缘检测
4. 查看输出的边缘检测结果和质量评估报告
5. 可选择保存检测结果为PNG格式

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 建议内存：4GB及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像读取与格式转换、多尺度特征提取网络构建、自适应阈值优化算法实现、边缘检测结果生成与质量评估，以及结果可视化与输出保存等完整处理流程。该文件通过协调各功能模块的工作顺序，实现了从图像输入到边缘检测结果输出的全自动化处理。