MATLAB实现的Canny算子多场景图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现完整的Canny边缘检测流程，支持灰度/彩色图像预处理，可调参数适配医学、工业等场景，提供高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制及双阈值边缘连接功能。

详 情 说 明

基于Canny算子的多场景图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于经典Canny算子的多场景图像边缘检测系统。系统完成了从图像预处理到边缘分析的全流程处理，通过高斯滤波降噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测等核心步骤，能够有效提取各类场景图像的边缘特征。系统支持灰度/彩色图像自适应处理，并提供可视化结果与量化分析报告，适用于医学影像、工业检测等多种应用场景。

功能特性

• 完整Canny流程：实现高斯滤波、梯度计算（Sobel/Prewitt可选）、非极大值抑制、双阈值滞后的标准处理流程
• 多场景适应：可调整高斯核大小、高低阈值比例等参数适配不同图像特性
• 智能预处理：自动识别并转换彩色图像为灰度图，统一处理接口
• 丰富输出：生成边缘二值图、梯度热力图和量化分析报告
• 形态学优化：可选形态学后处理增强边缘连续性

使用方法

1. 图像输入：将待处理图像（JPG/PNG/BMP等格式）放入指定目录
2. 参数设置：在配置区调整：

- 高斯核大小（默认3×3） - 高低阈值比例（默认1:3） - 梯度算子类型（Sobel/Prewitt） - 是否启用形态学后处理

1. 执行检测：运行主程序，系统自动完成边缘提取
2. 结果获取：在输出目录查看：

- 边缘二值图（边缘白/背景黑） - 梯度幅值热力图 - 量化报告（边缘像素数、连续性指数、耗时）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少2GB可用内存（处理大图像时建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统核心处理流程，具备图像读取与格式校验、彩色图像自动灰度化转换、可配置参数的高斯滤波处理、基于选定算子的梯度幅值与方向计算、非极大值抑制边缘细化、双阈值滞后阈值处理与边缘连接、结果图像生成与可视化输出、边缘特征量化统计分析等核心能力。