基于8邻域边缘连接的闭合边界跟踪MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现完整的图像边缘处理流程，通过8邻域分析识别边缘片段，采用边缘连接算法构建连续边缘，并实施闭合边界跟踪策略，适用于二值图像的精确边界提取与分析。

详 情 说 明

基于8邻域边缘连接的闭合边界跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像边缘连接与边界跟踪系统。系统基于8邻域分析技术，能够对输入的二值边缘图像进行智能处理，通过识别离散边缘点、连接边缘片段，最终提取出完整的闭合边界轮廓。该系统特别针对图像噪声和边缘断裂问题进行了优化，具有较强的鲁棒性和实用性。

功能特性

• 8邻域边缘分析：采用8邻域像素遍历算法，精确识别潜在边缘点
• 智能边缘连接：将离散的边缘片段连接成连续边缘，有效处理边缘断裂问题
• 闭合边界跟踪：实施优化的闭合边界检测策略，确保提取完整封闭轮廓
• 噪声鲁棒性：特殊优化算法，能够有效抑制伪边缘干扰
• 多格式支持：支持PNG、JPG等标准图像格式的灰度边缘图输入
• 结果可视化：提供边界跟踪结果的可视化展示和属性统计分析

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为二值边缘图像，边缘点像素值为1（或255），非边缘点为0
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动处理输入图像
3. 获取输出结果：

- 闭合边界坐标序列（K×2矩阵格式） - 可视化边界跟踪结果图 - 边界属性统计报告（包含边界长度、闭合状态、边界点数量等参数）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能模块，包括图像读取与预处理、8邻域边缘点检测、边缘连接算法实现、闭合边界跟踪策略执行，以及结果输出与可视化生成。该文件通过协调各功能模块的工作流程，确保从图像输入到边界提取的完整处理链路高效运行，同时负责生成最终的统计报告和可视化结果。