MATLAB优化计算系统：Canny与Shape Context结合的边缘检测与形状识别

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，将Canny边缘检测与形状上下文特征提取技术相结合，通过优化梯度计算和自适应阈值方法，实现高效边缘检测与形状匹配，提升图像处理性能。

详 情 说 明

Canny与Shape Context结合的边缘检测与形状识别优化计算系统

项目介绍

本项目创新性地将经典Canny边缘检测算法与形状上下文特征提取技术相结合，构建了一套完整的图像边缘分析与形状识别系统。系统通过优化Canny算法的梯度计算和阈值自适应机制，显著提升了边缘检测的精度和抗噪性能，并利用改进的形状上下文算法对提取的边缘轮廓进行结构化特征描述，最终实现从原始图像到形状特征分析的端到端智能化处理。

功能特性

• 高精度边缘检测：采用自适应双阈值机制的改进Canny算法，在各种光照和噪声条件下都能保持优异的边缘检测效果
• 多尺度形状分析：通过优化的形状上下文特征描述子，对边缘轮廓进行多层次特征提取，捕捉形状的本质特性
• 智能形状匹配：结合边缘轮廓与形状上下文特征，实现与模板库的高效相似度匹配
• 参数可配置：支持高斯滤波器参数、高低阈值、形状上下文量化参数等多种参数的灵活调整
• 完整输出体系：提供边缘图像、轮廓坐标、特征矩阵、匹配得分等多种格式的输出结果

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备单通道灰度图像（支持PNG、JPG、BMP格式） - 可选配置参数文件（如高斯核大小、阈值参数等） - 准备参考形状模板库用于形状匹配

1. 运行系统：

- 直接执行主程序文件，系统将自动加载配置并开始处理 - 根据提示选择输入图像和参数设置

1. 获取输出结果：

- 边缘检测二值图像 - 边缘轮廓坐标点集合文件 - 形状上下文特征描述矩阵 - 与模板库的形状匹配相似度得分 - 优化后的边缘连接可视化图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：Matlab R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大尺寸图像）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心处理流程，实现了图像读取与预处理、自适应边缘检测计算、轮廓提取与优化、形状特征分析以及结果可视化等关键功能。该文件作为系统入口，协调各算法模块的协同工作，确保从图像输入到形状识别结果的完整处理链条高效执行，同时提供用户交互界面用于参数配置和结果展示。