MATLAB实现的分解式Canny算子图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目通过模块化分解Canny算子，独立实现高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制与双阈值检测步骤，提升边缘检测的灵活性与可调性。支持用户逐步调整参数，适用于图像处理研究与教学。

详 情 说 明

基于分解Canny算子的图像边缘分割MATLAB系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的Canny边缘检测算法。通过将传统Canny算子分解为独立计算模块，分别处理高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值检测等关键步骤。系统支持对各步骤进行独立参数调整和结果可视化，有助于深入理解Canny算子工作原理并优化边缘检测效果。

功能特性

• 模块化设计：将Canny边缘检测流程分解为独立可调的四个核心模块
• 参数可配置：支持高斯滤波参数、梯度算子选择、非极大值抑制窗口、双阈值比例等关键参数的灵活调整
• 可视化展示：实时显示各步骤中间结果，包括滤波效果、梯度分布、边缘细化过程等
• 性能评估：提供信噪比、边缘连续性等量化指标评估检测效果
• 交互式操作：用户可通过图形界面直观调整参数并观察效果变化

使用方法

1. 准备输入图像（支持标准的二维灰度图像矩阵）
2. 设置算法参数：

- 高斯滤波器：标准差σ和滤波器尺寸 - 梯度计算：选择Sobel或Prewitt算子 - 非极大值抑制：设置比较窗口参数 - 双阈值检测：定义高阈值与低阈值比例关系

1. 运行系统，观察各阶段处理结果
2. 分析输出的性能指标，优化参数设置

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含了图像读取与预处理、高斯滤波平滑处理、梯度幅值与方向计算、基于梯度方向的非极大值抑制、自适应双阈值边缘连接以及各阶段结果的可视化输出功能。该文件通过模块化设计实现了完整的边缘检测流水线，支持参数交互式调整和实时效果预览。