MATLAB图像边缘检测与轮廓跟踪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了灰度图像的自动化边缘检测与轮廓跟踪功能。能够智能识别图像中物体的边缘特征，通过高效算法连接边缘点形成连续轮廓。适用于图像分析、物体识别和计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像边缘检测与轮廓跟踪系统

项目介绍

本项目是一个专门用于灰度图像边缘检测与轮廓跟踪的自动化处理系统。系统能够自动识别图像中物体的边缘特征，通过边缘点连接算法实现连续的轮廓跟踪。该功能适用于图像分割、物体识别和计算机视觉应用，可有效提取图像中的结构信息并生成闭合轮廓，为后续的图像分析和处理提供基础数据支持。

功能特性

• 多算法边缘检测：支持Canny算子、Sobel算子等多种边缘检测算法
• 智能轮廓跟踪：采用边界追踪算法，实现边缘点的连续连接和闭合轮廓提取
• 参数灵活配置：可自定义边缘检测阈值参数和高斯滤波参数
• 多格式图像支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式输入
• 丰富输出结果：

- 二值边缘图像（黑白边缘图） - 轮廓坐标序列（包含多个闭合轮廓的坐标点集） - 标注轮廓的原始图像叠加显示 - 轮廓特征参数（周长、面积等统计信息）

使用方法

1. 准备输入图像：确保待处理图像为灰度格式或可转换为灰度图像
2. 设置处理参数：根据需要调整边缘检测阈值和高斯滤波参数
3. 运行系统：执行主程序开始图像处理流程
4. 查看结果：系统将自动生成边缘检测结果、轮廓跟踪结果和特征参数
5. 结果保存：处理结果可保存为图像文件或数据文件供后续分析使用

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理大尺寸图像

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、边缘检测算法执行、轮廓跟踪实现、结果可视化展示以及特征参数计算等关键功能模块。该文件通过协调各算法组件完成从原始图像输入到最终轮廓信息输出的完整处理链，为用户提供一站式的图像边缘分析与轮廓提取解决方案。