MATLAB实现的链码旋转不变边界特征提取系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的图像边界分析工具，通过提取二值图像边界点、生成Freeman链码，并利用一阶差分实现旋转不变特征提取，适用于图像识别与形状分析场景。

详 情 说 明

基于链码的旋转不变性边界特征提取与分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像边界特征处理流程，专门用于从二值图像中提取具有旋转不变性的边界特征描述符。系统通过边界追踪、链码编码、差分变换和频率统计等关键技术，将图像边界转化为稳定且可比较的数值特征向量，适用于形状分析、模式识别等计算机视觉任务。

功能特性

• 边界自动提取：对输入的二值图像进行边界像素点序列化提取
• 链码编码表示：采用8方向Freeman链码对边界点进行紧凑编码
• 旋转归一化处理：通过链码一阶差分消除边界旋转带来的影响
• 特征向量生成：统计差分链码频率分布，生成8维旋转不变特征描述符
• 可视化支持：可直观展示边界提取结果和链码生成过程

使用方法

输入要求

• 单通道二值图像（逻辑矩阵或uint8格式）
• 背景为0/黑色，目标为1/白色
• 可选参数：边界追踪起始点坐标（如未指定则自动检测）

输出结果

1. 边界坐标矩阵（N×2的坐标序列）
2. 原始链码向量（1×N的整数序列，取值0-7）
3. 差分链码向量（1×(N-1)的整数序列，取值0-7）
4. 旋转不变频率特征向量（1×8的归一化统计直方图）
5. 边界提取效果可视化图形（可选显示）

基本调用示例

% 读取二值图像 binaryImage = imread('shape.png');

% 调用主处理函数 [boundary_coords, chain_code, diff_chain, feature_vector] = main(binaryImage);

% 显示处理结果 main(binaryImage, 'visualize', true);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持标准二维矩阵运算环境

文件说明

主程序文件整合了边界特征提取的全流程核心功能，包括图像边界追踪算法的具体实现、Freeman链码的生成与编码、链码差分变换的计算过程、旋转不变特征向量的统计方法，以及结果可视化模块的调用逻辑。该文件作为系统的统一入口，协调各处理阶段的顺序执行与数据传递。