基于二分法的图像直线提取与分裂合并算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于二分法的图像直线提取算法。通过边缘检测提取初始轮廓，运用递归分裂策略分割不符合直线模型的线段，最后合并优化结果，适用于结构分析与图像处理应用。

详 情 说 明

基于二分法的图像直线提取与分裂合并算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于二分法思想的图像直线结构动态分割与优化分析算法。通过边缘检测、递归分裂与合并优化三个核心步骤，有效地从单通道灰度图像中提取并优化直线特征。该方法特别适用于处理复杂背景下存在间断或弯曲的线性结构，能够输出高精度的直线参数及可视化结果。

功能特性

• 边缘轮廓提取：采用Canny算子进行边缘检测，获取初始线性轮廓。
• 递归二分分裂：对轮廓段进行递归分割，直到各段直线拟合误差满足设定容忍度阈值。
• 线段合并优化：根据方向相近性与空间连续性约束，将符合条件的短线段融合为完整长直线。
• 结果输出与分析：提供直线参数列表、可视化标注图像及统计分析数据（直线数量、总长度、角度分布等）。

使用方法

1. 输入图像：准备单通道灰度图像（JPG或PNG格式）。
2. 参数配置（可选）：

- 边缘检测阈值（低/高阈值） - 直线拟合误差容忍度（分裂终止条件） - 线段合并角度容差与距离容差

1. 运行程序：执行主程序，算法将自动完成直线提取与优化流程。
2. 结果获取：

- 直线参数列表（文本格式：x1, y1, x2, y2） - 叠加直线标注的可视化结果图像 - 统计分析数据报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件实现了算法的完整流程控制，包括图像读取与预处理、边缘检测与轮廓初始化、递归分裂算法的执行、线段合并优化策略的应用，以及最终结果的可视化输出与数据统计分析。