MATLAB图像处理：基于高斯滤波与边缘检测的特征提取系统

资 源 简 介

本系统使用MATLAB实现图像灰度化、高斯滤波降噪与边缘特征点检测，适用于图像预处理与关键特征识别。通过流水线处理提升图像质量并提取清晰边缘，为后续分析提供可靠数据支持。

详 情 说 明

基于高斯滤波与边缘检测的图像特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像特征提取流程，主要用于图像的预处理与边缘关键特征检测。系统首先将输入的彩色或灰度图像进行规范化处理，通过高斯滤波有效抑制噪声，并最终提取出清晰的边缘特征。处理结果可应用于计算机视觉、图像识别等后续分析任务。

功能特性

• 图像灰度化：自动将输入的RGB彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理。
• 高斯滤波平滑：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，有效减少噪声干扰，为边缘检测提供高质量的输入。
• 边缘特征提取：集成经典的边缘检测算子（如Canny、Sobel），生成高精度的边缘二值图。
• 灵活的输入输出：支持多种常见图像格式，可输出中间处理结果及最终边缘特征数据。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件（如JPG、PNG格式）放置在指定路径。
2. 配置处理参数：根据需要，在主函数或配置文件中调整高斯滤波核大小、标准差以及边缘检测算子的阈值等参数。
3. 运行主程序：执行系统主入口函数，系统将自动完成灰度化、滤波和边缘检测全流程。
4. 获取输出结果：程序将生成并保存灰度图像、平滑后的图像以及边缘特征图。同时，可在命令行或指定文件中查看边缘点的坐标信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

项目的主入口文件集成了核心处理流程，具体实现了图像读取与格式校验、调用灰度转换函数将彩色图像转为单通道灰度图、使用可配置参数的高斯滤波器对图像进行平滑去噪、执行边缘检测算法并生成边缘二值图像，以及对所有中间结果和最终特征图进行可视化展示与数据输出等功能。