基于MATLAB的数字图像处理实现加州大学伯克利分校校园轮廓智能检测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB的图像处理工具箱，开发了一套自动化轮廓识别程序，能够从卫星图像中精确提取加州大学伯克利分校建筑的边界轮廓，为校园规划与三维建模提供技术支持。系统高效处理复杂场景，提升空间分析效率。

详 情 说 明

基于数字图像处理的加州大学伯克利分校校园轮廓智能检测系统

项目介绍

本项目开发了一个自动化轮廓检测程序，专门用于识别和提取加州大学伯克利分校校园建筑的轮廓特征。系统通过先进的图像处理技术自动分析校园卫星图像，精确检测建筑物边界，生成轮廓信息数据。该系统可为校园规划、三维建模和空间分析提供可靠的数据支持。

功能特性

• 图像预处理：采用高斯滤波和对比度增强技术优化输入图像质量
• 智能边缘检测：基于Canny算法实现高精度建筑物边缘识别
• 轮廓优化处理：运用形态学技术对检测结果进行后处理优化
• 多格式输出：支持轮廓图像、坐标数据和统计分析报告的输出
• 可视化对比：提供原始图像与检测结果的并排对比展示

使用方法

1. 准备输入数据：

- 校园高分辨率卫星图像（JPEG/PNG格式，分辨率≥1024×768） - 可选：校园建筑位置坐标数据（CSV格式）

1. 设置处理参数：

- 配置高斯滤波核大小 - 调整对比度增强系数 - 根据图像特性优化边缘检测阈值

1. 运行轮廓检测程序：

- 系统将自动完成图像处理全流程 - 实时显示处理进度和中间结果

1. 查看输出结果：

- 轮廓检测结果图（PNG格式） - 轮廓坐标数据矩阵（MAT格式） - 轮廓分析统计报告（TXT格式） - 原始与结果对比可视化图

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读写操作

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、边缘检测算法执行、轮廓提取与优化、结果数据生成以及可视化输出等功能模块。该文件整合了全部图像处理步骤，能够完成从原始图像输入到最终结果输出的完整自动化处理。