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MATLAB实现的Sobel算子与自适应阈值边缘检测算法
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资 源 简 介
本项目提供一种基于Sobel算子和自适应阈值的精炼边缘提取MATLAB实现。算法通过多尺度梯度计算和动态阈值技术，有效平衡边缘连续性与噪声抑制，适用于灰度图像的预处理需求。
详 情 说 明
基于Sobel算子与自适应阈值的精炼边缘提取算法
项目介绍
本项目实现了一个高效、轻量的图像边缘检测系统，综合运用多尺度梯度计算与动态阈值技术。算法核心通过Sobel算子提取图像梯度，结合非极大值抑制与自适应双阈值处理，在有效抑制噪声干扰的同时保证边缘的连续性与完整性。该系统适用于计算机视觉、图像处理等领域的预处理环节，能够从灰度图像中提取高质量的二值边缘信息。
功能特性
- 多尺度梯度计算：使用Sobel算子计算图像在x、y方向的梯度，获取梯度强度和方向信息
- 噪声鲁棒性：通过高斯平滑预处理有效抑制噪声干扰
- 边缘精细化：采用非极大值抑制技术细化边缘，避免边缘模糊和粗化
- 自适应阈值：基于图像梯度分布特性动态计算双阈值，实现边缘的智能连接与筛选
- 多输出格式：同时输出二值边缘图、梯度热力图和边缘方向场数据
使用方法
基本调用
% 读取灰度图像 img = imread('input_image.jpg');% 使用默认参数进行边缘检测 [binary_edge, gradient_heatmap, orientation_field] = main(img);
高级参数设置
% 自定义阈值调节系数（可选参数） params.threshold_ratio = 0.8; % 调整边缘检测灵敏度% 带参数调用 [binary_edge, gradient_heatmap, orientation_field] = main(img, params);
输出说明
- binary_edge: 二值化边缘检测图（逻辑矩阵，边缘点为1，非边缘点为0）
- gradient_heatmap: 梯度强度分布热力图（归一化至0-255的uint8矩阵）
- orientation_field: 边缘方向场数据（弧度制矩阵，记录每个边缘点的梯度方向）
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- Image Processing Toolbox
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
- 内存要求：至少2GB可用内存（建议4GB以上处理大尺寸图像）
文件说明
主程序文件实现了完整的边缘检测流程，
