MATLAB实现基于灰度图像的边界跟踪与轮廓提取算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现灰度图像的边界检测与轮廓提取功能。采用像素级追踪算法自动识别二值化或灰度图像中的连通区域边界，支持单/多连通域检测，输出闭合或非闭合边界坐标序列。

详 情 说 明

基于灰度图像的边界跟踪与轮廓提取算法实现

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了一套完整的图像边界检测与轮廓提取系统。系统能够自动识别灰度或二值图像中的物体轮廓，通过像素级追踪技术精确提取边界坐标信息。该算法特别适用于医学图像分析、工业检测和计算机视觉等领域中需要获取物体形状特征的应用场景。

功能特性

• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 预处理能力：集成图像二值化处理模块，支持自适应阈值选择
• 边缘检测：采用Canny算法进行初步边缘特征提取
• 边界追踪：基于8邻域搜索策略，实现像素级精度的轮廓追踪
• 多区域处理：支持单连通域和多连通域的边界检测与分离
• 结果输出：提供结构体数组形式的边界坐标数据及可视化图像

使用方法

1. 图像准备：准备单通道灰度图像（推荐分辨率小于1000×1000像素）
2. 参数设置：根据图像特性调整二值化阈值和Canny算法参数
3. 运行程序：执行主程序开始边界提取过程
4. 结果获取：程序输出包含边界坐标的结构体数组和标记图像
5. 数据分析：可利用输出的坐标序列进行周长计算、形状分析等后续处理

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 工具包依赖：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大尺寸图像时建议8GB以上）
• 显示要求：支持图形显示功能

文件说明

主程序集成了完整的边界提取流程，包括图像读取与预处理、边缘检测算法执行、连通区域边界追踪、结果数据结构化处理以及可视化输出生成等功能模块。程序采用模块化设计实现各处理阶段的有机衔接，确保从原始图像输入到最终边界坐标输出的全自动处理能力。