MATLAB自适应多算子边缘检测系统

资 源 简 介

本项目提供一个通用的边缘提取函数，支持Sobel、Prewitt、Roberts、Marr（LoG）和Canny五种主流边缘检测算法。用户可根据参数动态选择算子，实现灵活高效的边缘检测，适用于图像处理与分析任务。

详 情 说 明

多算子自适应边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个通用的边缘提取函数，能够根据用户输入的参数动态选择并应用不同的边缘检测算子。系统集成了五种主流边缘检测算法，提供完整的预处理、边缘检测和后处理功能，支持多种图像格式输入，并可通过参数调整优化检测效果。

功能特性

• 多算子支持：集成Sobel、Prewitt、Roberts、Marr（LoG）和Canny五种经典边缘检测算法
• 参数自适应：可灵活调整各算子的相关参数，包括Canny算子的高低阈值、高斯滤波参数等
• 智能预处理：自动处理灰度图像转换，支持噪声过滤、图像平滑等预处理操作
• 完整处理流程：包含边缘连接、细化等后处理功能，提升边缘检测质量
• 结果对比分析：提供统一的输出界面，可直观对比不同算子的检测效果
• 多样化输出：支持二值化边缘图、梯度幅度矩阵、检测参数报告等多种输出格式

使用方法

基本调用

% 读取图像并调用边缘检测函数 img = imread('input.jpg'); edge_result = adaptive_edge_detection(img, 'operator', 'canny');

参数设置示例

% 设置Canny算子参数 params = struct('operator', 'canny', 'sigma', 1.5, 'low_thresh', 0.1, 'high_thresh', 0.3); edge_result = adaptive_edge_detection(img, params);

完整功能调用

% 包含预处理和后处理的完整流程 [edge_binary, gradient_map, report] = adaptive_edge_detection(img, ... 'operator', 'sobel', ... 'denoise', true, ... 'scale', 0.8, ... 'postprocess', true);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像读取与格式校验、参数解析与默认值设置、自动图像灰度转换、五种边缘检测算子的具体实现逻辑、高斯滤波与多尺度处理能力、基于梯度计算与阈值分割的边缘提取、边缘连接与细化后处理算法、检测结果的可视化展示以及完整的参数报告生成功能。