MATLAB医学图像边缘检测算法MedEdgeExtract发布

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了针对医学图像（CT/MRI/X光）的多尺度特征融合边缘检测算法。通过自适应阈值技术，可精准提取组织边界、病灶区域及解剖标志点，为医学影像分析提供可靠工具。

详 情 说 明

MedEdgeExtract - 基于多尺度特征融合的医学图像边缘与特征点检测系统

项目介绍

本项目开发了一种专门针对医学图像优化的边缘检测与特征点提取算法。通过多尺度分析结合自适应阈值技术，系统能够有效识别CT、MRI、X光等医学图像中的组织边界、病灶区域和关键解剖标志点。算法特别优化了对低对比度图像中弱边缘的检测能力，同时具有良好的噪声抑制性能，为医学诊断提供精确的图像特征信息支持。

功能特性

• 多尺度边缘检测：采用高斯差分金字塔技术，有效捕捉不同尺寸的边缘特征
• 智能特征点分析：基于Hessian矩阵的特征点稳定性分析，精确定位关键解剖标志
• 自适应阈值处理：双阈值边缘连接算法自动适应图像特征，优化边缘连续性
• 多格式支持：兼容DICOM、JPEG、PNG等常见医学图像格式
• 智能图像转换：自动将彩色图像转换为灰度进行处理
• 分辨率自适应：支持128×128至4096×4096像素的图像分辨率
• 可视化输出：提供边缘标注、特征点标记和检测质量报告

使用方法

1. 准备输入图像（支持DICOM、JPEG、PNG格式）
2. 运行主程序文件
3. 根据需要调整参数设置：

- 尺度参数：控制边缘检测的敏感度 - 阈值灵敏度：调整边缘连接的严格程度 - 特征点密度：控制特征点提取的数量

1. 获取输出结果：

- 边缘检测二值图像 - 特征点坐标矩阵（包含位置和强度信息） - 特征可视化叠加图像 - 检测质量报告（边缘长度、特征点数量、置信度评分）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括医学图像的读取与预处理、多尺度边缘检测算法的执行、基于Hessian矩阵的特征点分析、自适应双阈值边缘连接处理，以及最终的结果可视化与检测报告生成功能。该文件实现了从输入图像到完整特征提取结果的一体化处理链路。