MATLAB实现基于SUSAN算法的抗噪声图像边缘检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现SUSAN算法进行图像边缘检测，重点解决传统方法对噪声敏感的问题。通过局部像素灰度比较取代梯度运算，有效提升噪声环境下的边缘提取准确性和效率，支持多种常见图像格式。

详 情 说 明

基于SUSAN算法的抗噪声图像边缘检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于SUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）原理的图像边缘检测系统，专门针对含噪图像设计。通过采用局部像素灰度比较机制替代传统的梯度计算方法，系统能够有效降低对噪声的敏感性，实现更准确、更高效的边缘提取。该系统支持多种图像格式输入，并提供可视化的边缘检测结果与性能对比分析功能。

功能特性

• 抗噪声边缘检测：利用SUSAN算法核心思想，对噪声具有较好的鲁棒性
• 灵活的预处理选项：支持图像噪声滤除、灰度化等预处理操作
• 参数可配置：可调节核大小、噪声级别、阈值参数等关键参数
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 结果可视化：提供边缘检测结果图像、参数报告、性能对比分析等多种输出形式
• 自适应阈值：支持手动阈值设定或采用自适应阈值算法

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下
2. 设置检测参数：

- 选择邻域核大小（默认提供3×3或5×5选项） - 设定噪声级别参数（用于测试不同噪声环境） - 配置阈值参数（可选择手动设定或自适应模式）

1. 执行边缘检测：运行主程序开始处理
2. 查看输出结果：

- 二值化边缘图像 - 检测参数报告（阈值、处理时间、边缘点数等） - 与传统方法的噪声敏感度对比分析 - 边缘强度分布热力图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写能力

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、SUSAN边缘检测算法的完整执行流程、检测参数的可配置化设置、边缘结果的二值化处理与可视化输出，以及与经典边缘检测方法的性能对比分析。该文件整合了噪声模拟、阈值自适应选择、边缘细化等关键技术模块，为用户提供了完整的抗噪声边缘检测解决方案。