MATLAB实现的Hilditch二值图像骨架提取算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了经典的Hilditch细化算法，能够对输入的二维二值图像进行高效迭代处理，逐步剥离边界像素，生成保形性良好的单像素宽度骨架。算法适用于形状分析、模式识别等图像处理场景，兼顾拓扑结构完整性与计算效率。

详 情 说 明

基于Hilditch细化算法的二值图像骨架提取系统

项目介绍

本项目实现了经典的Hilditch细化算法，用于对二维二值图像进行骨架提取。该算法通过迭代处理逐步去除边界像素，最终生成单像素宽度的骨架结构，同时保持原始图像的拓扑结构和关键形态特征。系统适用于数字图像处理中的形状分析、模式识别等应用场景。

功能特性

• 经典算法实现：完整实现Hilditch细化算法的8个条件判断步骤
• 拓扑结构保持：确保细化后的骨架保持原始图像的连通性关系
• 迭代优化：采用多轮迭代处理，直至获得稳定的骨架结果
• 灵活输入支持：支持逻辑矩阵和灰度二值矩阵等多种输入格式
• 边界处理：完善的图像边界条件处理机制

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理图像转换为二值格式（背景为0，前景为1或255）
2. 运行主程序：执行主处理函数，系统将自动进行细化计算
3. 获取输出结果：程序返回与输入同尺寸的二值骨架图像

示例代码： % 读取并二值化输入图像 inputImage = imread('sample.png'); binaryImage = im2bw(inputImage, 0.5);

% 执行骨架提取 skeletonResult = main(binaryImage);

% 显示结果对比 figure; subplot(1,2,1); imshow(binaryImage); title('原始二值图像'); subplot(1,2,2); imshow(skeletonResult); title('细化后骨架');

系统要求

• 平台支持：MATLAB R2016b或更高版本
• 图像尺寸：建议最小50×50像素，确保细化效果
• 内存要求：根据处理图像尺寸动态调整，建议预留足够运行空间

文件说明

主程序文件实现了完整的图像骨架提取流程，包括图像预处理、Hilditch算法核心逻辑的迭代执行、连通性条件判断与像素移除决策，以及最终骨架结果的生成与输出。该文件整合了邻域分析、边界像素检测和多轮迭代控制等核心功能模块，确保算法在不同图像条件下的稳定运行。