基于MATLAB的Prewitt边缘检测乳腺X光图像特征提取系统

资 源 简 介

本项目实现了乳腺X光图像的自动化预处理与边缘特征提取。通过灰度化、噪声滤波和对比度增强优化图像质量，利用Prewitt算子计算水平与垂直方向梯度，最终合成完整的边缘检测结果，为乳腺病变分析提供技术支持。

详 情 说 明

基于Prewitt边缘检测算法的乳腺X光图像边缘特征提取系统

项目介绍

本项目是一个专为乳腺X光图像设计的边缘特征提取系统。系统采用经典的Prewitt边缘检测算法，结合图像预处理和后处理技术，实现对医学影像中边缘特征的精确提取与分析。该系统旨在辅助医学影像分析，为乳腺病变的初步筛查提供图像处理支持。

功能特性

• 图像预处理：支持乳腺X光图像的灰度化转换、噪声滤波（如高斯滤波）以及对比度增强，提升图像质量。
• Prewitt边缘检测：分别计算图像的水平梯度和垂直梯度，并通过梯度融合生成完整的边缘图像。
• 参数动态调整：允许用户交互式调整预处理参数（如滤波核大小）和边缘检测参数（如梯度阈值）。
• 定量分析与可视化：提供边缘特征的统计分析（边缘点数量、分布密度等），并支持原图与边缘结果的对比显示。
• 多格式支持：可读取DICOM、JPEG、PNG等多种格式的医学图像。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的乳腺X光图像放入指定输入目录。
2. 参数配置：根据需要修改参数设置（如滤波强度、对比度系数、梯度阈值等）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成预处理、边缘检测和结果生成。
4. 查看结果：在输出目录中获取预处理图像、梯度图、边缘检测结果图及统计报告。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存：建议不少于4GB
• 存储空间：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，具体包括：读取输入图像并解析其分辨率与像素深度信息；调用预处理模块完成灰度化、噪声滤波及对比度增强；执行Prewitt算子进行水平和垂直方向的梯度计算与融合；根据设定阈值生成二值边缘图；计算边缘特征统计指标并生成报告；同时控制所有可视化结果的对比展示与输出保存。