基于显著区域提取的MATLAB凸多边形检测可视化系统

资 源 简 介

该系统实现图像的显著性区域自主提取，通过预处理、显著性检测、区域分割与凸多边形拟合，高效识别并可视化图像中关键区域的凸包轮廓，适用于图像分析与模式识别场景。

详 情 说 明

基于显著性区域提取的凸多边形检测与可视化系统

项目介绍

本项目是一个基于显著性区域检测和计算几何的图像分析系统，能够自动识别图像中最吸引视觉注意的区域，并用最小凸多边形进行精确表征。系统通过频域分析进行显著性检测，结合图像分割技术和凸包算法，实现从图像预处理到结果可视化的完整流程。可广泛应用于图像内容分析、目标定位、视觉注意力研究等领域。

功能特性

• 智能预处理：自动完成图像读取、色彩空间转换和噪声过滤
• 频域显著性检测：基于频域分析方法准确识别视觉显著性区域
• 精确轮廓提取：通过二值化处理和轮廓分析获取显著性区域边界
• 最小凸包拟合：计算完全包含显著性区域的最小凸多边形
• 多格式输出：提供可视化标注图像、顶点坐标数据和分析报告

使用方法

1. 准备输入图像（JPG、PNG、BMP格式，分辨率建议100×100至4000×4000像素）
2. 运行主程序，系统将自动完成整个处理流程
3. 可选调整显著性检测参数（阈值、区域大小等配置项）
4. 查看输出结果：

- 标注图像（原图叠加红色多边形边界） - 顶点坐标矩阵（N×2数组格式） - 区域覆盖率分析报告 - 处理参数统计日志

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，依次实现了图像读取与预处理、显著性区域检测分析、二值化分割与轮廓提取、凸多边形拟合计算以及结果可视化输出等功能模块，同时负责生成顶点坐标数据、覆盖率统计报告和运行参数日志。