MATLAB图像处理：基于二值化的光斑中心坐标提取系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB图像处理流程，通过自适应二值化、形态学优化和质心计算，精确检测并定位图像中的光斑中心坐标。适用于光学检测、目标定位等场景。

详 情 说 明

基于图像二值化的光斑中心坐标提取系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像处理流程，专门用于检测和定位图像中的光斑中心位置。系统首先对输入的灰度图像进行自适应二值化处理，分离光斑区域与背景；然后通过形态学操作优化光斑轮廓；最后采用质心计算法精确计算出每个光斑的中心坐标。该系统可同时处理单个或多个光斑的检测需求。

功能特性

• 自适应二值化处理：自动确定最佳阈值，有效分离光斑与背景
• 形态学优化：通过开运算、闭运算等操作净化光斑轮廓
• 多光斑检测：能够同时检测并定位图像中的多个光斑
• 精确质心计算：采用区域质心算法，确保中心坐标计算精度
• 通用图像支持：支持任意尺寸的灰度图像处理

使用方法

基本调用

% 读取灰度图像 img = imread('spot_image.jpg');

% 调用主处理函数 [centers, binary_img] = main(img);

% 输出结果 disp('检测到的光斑中心坐标：'); disp(centers);

输入参数

• img: 灰度图像矩阵（uint8类型），可来源于摄像头采集或图像文件

输出结果

• centers: 光斑中心坐标矩阵（N×2 double数组），格式为[x1, y1; x2, y2; ... ; xn, yn]
• binary_img: 二值化处理后的图像（logical类型矩阵）

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱: Image Processing Toolbox
• 内存要求: 建议4GB以上RAM（取决于图像尺寸）
• 图像格式: 支持jpg/png/bmp等常见格式

文件说明

主程序文件整合了完整的图像处理流程，包含图像读取与预处理、自适应阈值计算与二值化分割、形态学滤波以净化光斑区域、连通区域分析与标记、以及基于区域属性的质心坐标计算等核心功能模块，最终输出光斑中心坐标和二值化结果图像。