MATLAB图像边界特征提取工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于边界分割算法的图像特征提取功能，可自动检测图像显著边界并提取多尺度轮廓特征，为内容检索系统构建高效的特征索引。

详 情 说 明

基于边界分割的图像检索系统边界特征提取工具

项目介绍

本项目实现了一套高效的图像边界特征提取工具，专门服务于基于边界分割算法的内容检索系统。系统通过先进的图像处理技术自动检测输入图像中的显著边界区域，运用多尺度边界分割方法提取具有高度鉴别性的轮廓特征。这些特征向量可作为图像检索系统的核心索引，实现对图像内容的快速匹配与检索。本工具支持批量图像处理，并输出标准化的特征描述符。

功能特性

• 自动边界检测：集成Canny、Sobel等多种边缘检测算子，自动定位图像中的关键轮廓。
• 多尺度分割：采用多尺度分析策略，适应不同尺寸和复杂度的图像边界。
• 轮廓优化：结合主动轮廓模型（Snake算法）与区域生长技术，对初步检测的边界进行优化，提升轮廓的连续性与准确性。
• 批量处理：支持对大量图像进行一键式批量特征提取，提高处理效率。
• 标准化输出：生成统一的边界特征向量矩阵，便于后续的图像检索与比对。
• 结果可视化：提供边界分割结果的可视化图像，直观展示提取的关键轮廓。
• 质量评估：输出分割质量评估报告，包含边界连续性指标和特征区分度评分，辅助评估特征提取效果。

使用方法

1. 准备图像：将待处理的图像（支持JPG、PNG、BMP格式）放入指定输入文件夹。图像分辨率需在128×128像素至4096×4096像素之间。
2. 配置参数（可选）：根据需要，修改配置文件中的参数，如边缘检测阈值、分割精度等级、期望的特征维度等。若使用默认参数，可跳过此步。
3. 运行主程序：执行主程序脚本，系统将自动读取输入图像并进行处理。
4. 获取结果：处理完成后，系统将在输出目录生成以下结果：

* boundary_visualization/：保存每张图像边界分割的可视化结果图。 * feature_vectors/：保存每张图像对应的边界特征向量矩阵（N×M维）。 * quality_report.txt：汇总所有图像处理的分割质量评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11，或 Linux 发行版（如 Ubuntu 18.04+），或 macOS 10.14+
• 编程语言环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具包：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少 4 GB RAM（处理高分辨率图像或大批量图像时建议 8 GB 或以上）
• 磁盘空间：至少 500 MB 可用空间

文件说明

主程序文件是项目的核心调度与控制中心，其承担了系统的初始化、核心算法模块的协调执行以及最终结果的汇集与输出。具体而言，该文件负责读取用户输入的图像数据与参数配置，依次调用图像预处理、多尺度边缘检测、主动轮廓模型分割、边界优化等关键算法流程，完成特征向量的计算与格式化，并最终驱动分割结果的可视化渲染与质量评估报告的生成。