MATLAB实现的灰度图像轮廓特征提取算法

资 源 简 介

本项目提供一种基于MATLAB的高效灰度图像轮廓特征提取方案。通过预处理、边缘检测和轮廓跟踪，提取轮廓的关键几何特征（如周长、面积等），适用于图像分析和模式识别任务。

详 情 说 明

基于灰度图像的轮廓特征提取算法实现

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一套高效、完整的灰度图像轮廓特征提取流程。该算法首先对输入图像进行预处理以提高质量，随后采用Canny算子进行边缘检测，通过Freeman链码完成轮廓跟踪，并最终计算轮廓的多种关键几何特征，如周长、面积、曲率以及Hu不变矩等。项目适用于图像识别、形状分析和计算机视觉领域的相关任务。

功能特性

• 完整的处理流程：集成图像预处理、边缘检测、轮廓跟踪与特征计算。
• 先进的轮廓提取：采用Canny边缘检测算法与Freeman链码轮廓跟踪，确保轮廓的准确性与连续性。
• 丰富的特征描述：提供轮廓的几何特征（周长、面积、多边形近似）与Hu不变矩等全局特征。
• 灵活的数据交互：支持通过文件路径或图像矩阵两种方式输入；结果可导出为.mat或.csv格式。
• 直观的可视化：生成原图、边缘图以及轮廓叠加图，便于结果分析与验证。

使用方法

1. 准备输入：准备好单通道的8位或16位灰度图像（支持.jpg, .png, .bmp等格式）。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中运行main.m脚本。程序支持通过交互方式选择图像文件，或直接在代码中修改图像路径或传入图像矩阵。
3. 获取输出：

- 数据输出：在命令行窗口查看提取的轮廓特征，特征数据会自动保存至指定格式文件。 - 图形输出：程序将自动显示包含原图、边缘检测结果和轮廓叠加图的可视化窗口。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 Image Processing Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能模块。它负责协调整个特征提取流程，具体包括：读取或接收灰度图像数据，调用预处理函数进行图像增强与去噪，利用Canny算法执行边缘检测，实施基于Freeman链码的轮廓跟踪以获取轮廓点序列，进而计算轮廓的多种几何特征与Hu不变矩，最终完成结果的可视化展示并支持特征数据的导出操作。