MATLAB图像处理：基于骨架化与拓扑分析的线状结构关键点检测系统

资 源 简 介

本MATLAB工具包通过高效的骨架化与拓扑分析算法，快速检测二值图像中线状结构（血管/道路/指纹脊线等）的端点与交叉点，并提供精确的空间坐标提取功能。适用于生物医学、遥感等领域的形态分析。

详 情 说 明

基于骨架化与拓扑分析的线状结构端点及交叉点快速检测系统

项目介绍

本项目是一个专门针对MATLAB环境开发的线状结构拓扑特征检测工具，主要用于高效识别二值图像中各种线状结构（如血管网络、道路系统、指纹脊线等）的关键节点信息。系统通过先进的图像骨架化处理和拓扑分析算法，能够精确提取端点与交叉点的空间坐标，并自动统计连接分支的拓扑关系，为医学影像分析、地理信息系统和生物特征识别等应用领域提供可靠的量化数据支持。

功能特性

• 高精度骨架提取：采用优化的骨架化算法，确保线状结构拓扑完整性
• 快速节点检测：基于邻域分析的判别机制，实时定位端点和交叉点位置
• 拓扑统计分析：自动计算交叉点的连接分支数量及方向分布特征
• 可视化输出：生成带标记点的RGB图像，直观展示检测结果
• 参数可配置：支持最小线长阈值和分支统计深度等参数灵活调整

使用方法

基本调用格式

% 读取二值图像 binaryImage = imread('sample.png');

% 执行检测分析 [endpoints, junctions, branchInfo, markedImage] = main(binaryImage);

高级参数设置

% 自定义参数检测 params.minLength = 10; % 设置最小线状结构长度阈值 params.branchDepth = 2; % 设置分支统计深度参数

% 带参数调用 [endpoints, junctions, branchInfo, markedImage] = main(binaryImage, params);

输出结果说明

• endpoints: N×2端点坐标矩阵，每行表示一个端点的[x,y]像素坐标
• junctions: M×2交叉点坐标矩阵，记录所有交叉点位置信息
• branchInfo: 结构体数组，包含每个交叉点的连接分支数量及方向分布数据
• markedImage: 三通道RGB图像，在原图基础上用特定颜色标记检测到的特征点

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必需工具箱: Image Processing Toolbox
• 内存建议: 处理大尺寸图像时推荐4GB以上可用内存
• 系统平台: Windows/Linux/macOS均可正常运行

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，首先对输入图像进行预处理和骨架化操作，随后通过特征点识别算法定位线状结构的端点和交叉位置，继而执行拓扑连通性分析以统计各节点的分支连接情况，最终生成包含坐标数据和可视化标记图像的综合输出结果。