MATLAB图像边缘检测系统：多算子比较与可视化分析

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于Sobel、Roberts和Laplacian算子的图像边缘检测系统。支持多算子对比分析，可调阈值参数，实时可视化显示原始图像和边缘强度图。适用于图像处理教学和边缘检测算法研究。

详 情 说 明

图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于三种经典边缘检测算子（Sobel、Roberts、Laplacian）的图像边缘检测系统。系统能够对输入的灰度或彩色图像进行边缘特征提取，支持算子选择、参数调节和效果对比，并提供可视化的边缘检测结果与定量分析，适用于图像处理教学与算法实验。

功能特性

• 多算子支持：集成Sobel（梯度计算）、Roberts（交叉差分）、Laplacian（二阶微分）三种经典边缘检测算子
• 参数可调：支持自定义边缘检测阈值（0-1），可选高斯滤波预处理（调节标准差与核大小）
• 结果可视化：同时展示原始图像、边缘强度图、二值化边缘图及边缘叠加效果图
• 定量分析：提供各算子边缘点数量、运行时间等量化指标对比
• 交互对比：并排显示三种算子的检测效果，便于直观比较

使用方法

1. 准备图像：将待处理图像放置于指定目录（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 参数设置：在界面中选择算子类型、设定阈值（建议0.1-0.3），根据需要配置高斯滤波参数
3. 执行检测：运行系统，自动生成边缘检测结果
4. 结果分析：查看生成的边缘图像与量化指标，对比不同算子的检测效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，支持基本图像处理运算

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与灰度转换、交互式参数输入界面、基于选定算子的边缘强度计算、阈值处理后处理与二值化、多维度结果可视化生成以及边缘点统计与性能分析功能。