基于MATLAB的最小二乘法图像椭圆检测与拟合系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的图像椭圆检测与拟合系统。通过图像预处理、边缘检测提取轮廓，并运用最小二乘法对椭圆进行精确拟合，可自动识别图像中的椭圆结构。

详 情 说 明

基于最小二乘法的图像椭圆检测与拟合系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像椭圆检测与拟合系统。系统首先对输入的图像进行预处理，然后通过边缘检测算法提取图像中的轮廓信息，最后运用最小二乘法对检测到的椭圆轮廓进行精确拟合。该系统能够自动识别图像中的椭圆对象，并输出拟合后的椭圆参数，适用于工业检测、医学图像分析、目标识别等多个领域。

功能特性

• 图像预处理：支持对输入图像进行滤波、去噪等预处理操作，提升椭圆检测精度
• 边缘检测与轮廓提取：采用先进的边缘检测算法，准确提取图像中的椭圆轮廓
• 椭圆拟合算法：基于最小二乘法实现高精度椭圆参数拟合
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 参数可配置：提供图像预处理参数（如滤波强度、边缘检测阈值等）的可选配置
• 结果可视化：在原图像上叠加显示检测到的椭圆轮廓和拟合结果
• 精度评估：输出拟合误差指标（如残差平方和），评估拟合质量

使用方法

1. 准备包含椭圆形状的输入图像（灰度或彩色）
2. 运行主程序，系统将自动进行以下处理流程：

- 图像预处理（可选参数调整） - 边缘检测和轮廓提取 - 椭圆轮廓识别与筛选 - 最小二乘法椭圆拟合

1. 查看输出结果：

- 椭圆参数：中心坐标(x0,y0)、长轴a、短轴b、旋转角度θ - 拟合精度评估指标 - 带有拟合椭圆叠加显示的可视化图像

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 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核心处理流程，包括图像读取与预处理、边缘检测与轮廓提取、椭圆特征识别与筛选、最小二乘法拟合计算、结果可视化展示以及拟合精度评估等完整功能模块，实现了从图像输入到椭圆参数输出的全自动处理链路。