基于多孔算法的MATLAB图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于多孔算法的MATLAB图像边缘检测工具，通过分析像素连通性差异，高效提取图像边缘特征。适用于复杂场景下的图像处理，具有高精度和鲁棒性。

详 情 说 明

基于多孔算法的图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多孔算法（Hole Algorithm）的图像边缘提取工具。系统通过分析图像像素间的连通性差异，利用多孔算法的特殊处理机制，能够有效识别并提取图像的边缘特征。该算法特别适用于处理含有复杂纹理和噪声的图像，能够产生连续且准确的边缘检测结果。系统支持参数调整，用户可根据具体需求优化边缘检测效果。

功能特性

• 核心算法：采用多孔算法进行边缘检测，具有良好的噪声抑制能力
• 图像预处理：支持灰度化转换、滤波去噪等预处理操作
• 参数可调：用户可灵活调整边缘检测阈值、孔洞大小参数、平滑系数等关键参数
• 结果输出：生成二值化边缘图像（黑白图像），白色像素表示边缘，黑色表示背景
• 可视化支持：可选输出边缘强度图和检测过程可视化结果
• 格式兼容：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式，处理彩色或灰度图像

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 参数设置：根据图像特性调整检测阈值、孔洞参数等（可选）
3. 执行检测：运行主程序开始边缘检测过程
4. 查看结果：获取二值边缘图像及相关可视化输出

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间（取决于处理图像的分辨率）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式验证、自动化预处理流程（包括色彩空间转换和噪声滤除）、基于多孔算法的边缘特征提取核心计算、可调节参数机制以适应不同图像特性、检测结果的可视化展示与输出保存等功能模块，构成了完整的边缘检测解决方案。