基于多模态特征的MATLAB图像感兴趣区域智能提取系统

资 源 简 介

本项目实现通用的图像感兴趣区域自动提取工具，针对车牌识别与台风监测场景优化。系统通过自适应阈值分割和形态学处理，精确检测关键区域（如车牌位置、台风眼结构），提升图像分析效率。

详 情 说 明

基于多模态特征的图像感兴趣区域智能提取系统

项目介绍

本项目是一个通用的图像感兴趣区域（ROI）自动提取工具，专门针对车牌识别和台风监测两类典型应用场景进行了深度优化。系统采用先进的多模态特征分析技术，能够自动检测并精确提取图像中的关键区域（如车牌位置、台风眼结构），具备良好的光照适应性和复杂背景鲁棒性。

功能特性

• 双模式智能提取：支持车牌区域提取和台风区域提取两种专用模式
• 自适应处理能力：基于图像特性自动调整处理参数，适应不同光照条件和背景复杂度
• 多模态特征融合：结合多尺度边缘特征和区域统计特征，提高检测准确性
• 精确区域定位：通过自适应阈值分割和形态学处理实现亚像素级精度的区域提取
• 完整结果输出：提供可视化标注图像、区域坐标数据、特征统计参数和处理日志

使用方法

1. 输入准备：准备待处理的JPG、PNG或BMP格式图像，建议分辨率不低于800×600像素
2. 模式选择：根据应用需求选择"车牌提取"或"台风区域提取"工作模式
3. 参数配置：可调整区域提取敏感度参数（如使用默认设置可跳过此步）
4. 执行处理：运行主程序，系统自动完成感兴趣区域检测与提取
5. 结果获取：查看生成的可视化结果图像、区域坐标矩阵和特征统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 内存需求：最低4GB RAM（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间用于程序运行和结果存储

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与预处理、多尺度边缘特征提取、基于Otsu算法的自适应阈值分割、形态学操作与连通区域分析、感兴趣区域精确定位、结果可视化渲染以及区域特征数据输出等完整功能链路。该文件作为系统入口，协调各算法模块协同工作，确保从图像输入到结果输出的全自动化处理。