MATLAB多算子融合边缘检测图像分割工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了Sobel、Prewitt、Canny和Roberts四种经典边缘检测算子，提供参数调节界面支持阈值和滤波器大小自定义，兼容多种图像格式输入，适用于图像分析与分割任务。

详 情 说 明

基于多算子融合的边缘检测图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个集成了多种经典边缘检测算子的图像分割系统。系统支持Sobel、Prewitt、Canny和Roberts等主流边缘检测算法，提供完整的图像预处理、参数调节、结果可视化和性能评估功能。通过多算子融合对比分析，用户可以根据具体图像特征选择最优的边缘检测方案，适用于计算机视觉、图像分析和模式识别等领域的研究与应用。

功能特性

• 多算子支持：集成Sobel、Prewitt、Canny、Roberts四种经典边缘检测算法
• 参数自定义：提供完整的参数调节界面，支持阈值设置、滤波器大小调整等
• 图像预处理：支持JPEG、PNG、BMP、TIFF等多种格式，具备灰度转换、高斯去噪等预处理功能
• 可视化分析：实现边缘检测结果的多角度展示，包括二值边缘图、强度梯度图和对比分析图
• 性能评估：提供处理时间、边缘连续性、噪声抑制效果等量化评估指标
• 数据导出：支持边缘坐标数据和处理结果的导出功能

使用方法

1. 图像输入：选择或拖拽待处理图像到系统界面
2. 参数设置：

- 选择边缘检测算子（Sobel/Prewitt/Canny/Roberts） - 调整阈值参数（低阈值、高阈值） - 设置滤波器参数（大小、标准差）

1. 预处理选项：根据需要开启灰度转换、噪声滤波等预处理功能
2. 执行检测：运行边缘检测算法，系统自动显示处理结果
3. 结果分析：查看各算子的检测效果对比，分析评估指标
4. 数据导出：保存边缘图像、梯度图或边缘坐标数据

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，支持OpenGL的显卡
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成与用户交互界面，包括图像文件的读取与格式验证、预处理流程的控制执行、多种边缘检测算子的算法调用与参数管理、检测结果的可视化展示与对比分析、性能指标的自动计算与报告生成，以及处理结果的导出功能。该文件作为系统的总控模块，协调各功能模块的协同工作，确保整个边缘检测流程的完整执行。