基于傅立叶描述子的MATLAB图像形状特征提取系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像形状的自动分析与特征提取。通过傅立叶描述子技术，将目标轮廓转换为频域特征，具备旋转、平移和尺度不变性，适用于形状识别与分类任务。

详 情 说 明

基于傅立叶描述子的图像形状特征提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个用于图像形状分析的MATLAB工具，核心是利用傅立叶描述子技术对二值图像中的目标轮廓进行有效的形状描述和特征提取。系统能够自动识别并跟踪图像中的物体轮廓，通过傅里叶变换将轮廓的空间坐标信息转换为频域特征描述子。这些描述子具有旋转、平移和尺度不变性，适用于形状识别、分类和相似性比较等多种应用场景。

功能特性

• 自动轮廓提取：采用边界跟踪算法，自动从输入的二值图像中提取目标的闭合轮廓坐标序列。
• 傅立叶描述子计算：对轮廓坐标进行傅里叶变换，生成能够表征形状特征的复数系数向量。
• 不变性特征：支持对傅立叶描述子进行归一化处理，使其具备旋转、平移和尺度不变性，便于形状的比较与分析。
• 形状重构：可根据截断的傅立叶描述子（保留主要低频分量）逆向重构出轮廓，用于评估描述子的表征能力。
• 相似性比较：提供基于描述子向量的形状相似度计算功能，可用于多形状的比对与分析。
• 结果可视化：生成原始轮廓与重构轮廓的叠加对比图，直观展示分析效果。
• 特征分析报告：输出包含主要频率分量、形状复杂度等量化指标的分析报告。

使用方法

1. 准备输入：准备一张包含清晰闭合轮廓的二值图像（如PNG, JPG, BMP格式）。
2. 参数设置（可选）：根据需要，可在代码中调整傅立叶描述子的截断阶数（用于控制重构精度和特征维度）或选择不同的归一化方式。
3. 运行系统：执行主程序文件。系统将自动完成轮廓提取、描述子计算、特征分析等一系列流程。
4. 查看结果：程序运行后，将在命令行窗口输出傅立叶描述子系数、相似度结果等文本信息，并显示轮廓对比图等可视化结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：需要安装MATLAB（推荐R2016a或更高版本）
• 依赖工具箱：主要使用MATLAB的基本功能与图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其主要功能包括：引导用户选择或输入待分析的二值图像文件，调用轮廓提取模块获取目标边界坐标，执行傅立叶变换与描述子计算过程，实现形状特征的归一化与不变性处理，并最终完成结果的可视化展示与特征分析报告的生成。