MATLAB图像边界跟踪系统：基于边缘检测与连通性分析的自动轮廓提取工具

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高效的图像边界跟踪系统，通过边缘检测算法识别物体轮廓，结合连通性分析自动提取闭合边界。系统适用于灰度图像处理，可输出有序边界坐标序列，适用于图像分析与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于边缘检测与连通性分析的图像边界跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像边界自动跟踪系统。系统能够对输入的灰度图像进行边缘检测，识别出潜在的物体轮廓，并基于连通性分析算法追踪形成完整、有序的边界序列。核心目标是将离散的边缘像素点转化为具有几何意义的边界描述，为后续的图像分析、目标识别等任务提供基础数据支持。

功能特性

• 自动化边缘检测：集成经典边缘检测算子（如Sobel、Canny），自动识别图像中的显著边缘像素。
• 智能边界跟踪：采用连通邻域分析算法，从边缘点出发，依据连通性规则（如8-邻域）遍历并连接相邻点，形成连续边界。
• 边界优化与筛选：提供边界闭合性检测功能，并可依据用户设定的最小长度阈值过滤掉噪声或次要边界。
• 结果输出与可视化：输出边界点的有序坐标序列，并可在原图上叠加显示跟踪结果，直观展示边界形态。同时提供边界的基本属性统计，如总长度、点数、闭合状态等。

使用方法

1. 准备输入：准备一张灰度图像（M×N的uint8矩阵）。
2. 设置参数（可选）：根据需要调整边缘检测的阈值参数，以及设定最小边界长度阈值以忽略过短的边界。
3. 运行系统：执行主程序。系统将自动完成边缘检测、边界跟踪、结果筛选与输出全过程。
4. 获取结果：

* 主要输出：获得一个N×2的矩阵，其中每行代表一个边界点的[x, y]坐标。 * 可视化：生成一幅标注了跟踪边界的结果图像。 * 统计信息：在命令行或指定文件中查看边界的总长度、边界点数量以及是否闭合等信息。

系统要求

• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)。
• 依赖工具包：仅需基础MATLAB环境，无需额外安装特定工具包。

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心处理流程。它负责读取输入图像，调用边缘检测函数生成二值边缘图，继而启动边界跟踪算法来搜寻和连接所有潜在的轮廓。随后，它对找到的边界进行排序和闭合性判断，并应用长度阈值进行筛选。最终，该文件协调完成结果坐标的输出、边界在原图上的叠加可视化以及基本边界属性的计算与显示。