MATLAB版基于Hausdorff距离的二值图像模式识别系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的二值图像模式识别工具包，核心采用改良Hausdorff距离算法精确度量形状相似度，支持点集匹配与自动分类，适用于目标识别和形状分析应用场景。

详 情 说 明

基于Hausdorff距离的二值图像模式识别与匹配系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Hausdorff距离的模式识别系统，专门用于二值图像中目标对象的形状匹配与识别。系统通过计算两个点集之间的Hausdorff距离来评估形状相似度，并基于距离度量实现模式分类功能。该系统包含距离计算、相似度评估、阈值判定和可视化展示等核心模块，适用于图像分析、模式识别和计算机视觉等领域。

功能特性

• Hausdorff距离计算：精确计算正向、反向和双向Hausdorff距离
• 相似度评估：基于距离度量生成0-1范围的相似度评分
• 智能匹配判定：根据用户设定的相似度阈值自动判断匹配结果
• 可视化展示：生成原始图像与匹配结果的叠加对比图
• 分析报告：提供详细的距离矩阵统计信息分析

使用方法

1. 准备输入数据：

- 二值图像（支持BMP、PNG、JPG格式） - 参考模板点集坐标矩阵（N×2维） - 待识别目标点集坐标矩阵（M×2维） - 自定义相似度阈值参数

1. 运行系统：执行主程序开始匹配分析

1. 查看输出结果：

- Hausdorff距离数值（正向/反向/双向） - 相似度评分和匹配判定结果 - 可视化对比图像 - 距离矩阵分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式读写

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括图像数据读取与预处理、点集坐标提取、Hausdorff距离计算算法实现、相似度评估与阈值判定逻辑、结果可视化生成以及分析报告输出等完整流程。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保从输入处理到结果输出的完整执行链路。