基于PCNN的图像轮廓提取与宽度调节MATLAB系统

资 源 简 介

本项目实现了基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像轮廓提取算法，通过参数调整灵活控制轮廓输出粗细。支持二值图像输入、轮廓可视化及结果导出，为图像处理提供便捷的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于PCNN的轮廓提取与宽度可调节图像处理系统

项目介绍

本项目实现了一种基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像轮廓提取算法，通过调节关键参数可控制生成轮廓线的粗细程度。系统能够自动识别二值图像中的目标边界，生成可调节粗细的轮廓线，并提供可视化显示和结果导出功能。该技术结合了PCNN的生物视觉特性和自适应阈值控制，能够有效提取图像轮廓特征。

功能特性

• 智能轮廓提取：采用脉冲耦合神经网络算法，模拟生物视觉机制进行轮廓检测
• 轮廓宽度可调：支持1-10级轮廓粗细调节，数值越大轮廓线越粗
• 多格式输出：支持轮廓二值图像、轮廓叠加可视化图像和参数报告导出
• 自适应处理：内置图像二值化处理和自适应阈值控制，适应不同尺寸的输入图像
• 用户友好：简洁的接口设计，只需指定输入图像和轮廓宽度参数即可运行

使用方法

1. 准备输入图像（单通道二值图像，uint8类型）
2. 设置轮廓宽度参数（1-10之间的整数）
3. 运行主程序处理图像
4. 查看生成的轮廓结果：

- 轮廓二值图像（逻辑矩阵） - 轮廓叠加可视化图像（RGB彩色图像） - 轮廓宽度参数记录报告（文本格式）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、脉冲耦合神经网络参数初始化和迭代计算、轮廓特征的多尺度提取与宽度调节、结果的可视化展示以及多种格式的输出文件生成功能。