MATLAB图像边缘检测与形状分析系统：基于傅里叶描述子实现高效特征提取

资 源 简 介

本MATLAB项目利用傅里叶描述子技术，开发了一套图像边缘检测与形状分析系统。系统自动提取图像边缘轮廓并实施傅里叶变换，通过对频域系数的智能筛选，实现了高精度的形状特征分析与表征，适用于目标识别和图像处理应用。

详 情 说 明

基于傅里叶描述子的图像边缘检测与形状分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于傅里叶描述子的图像边缘检测与形状分析系统。系统通过对图像边缘轮廓进行傅里叶变换，生成频域描述符，实现高效的边缘检测和形状特征分析。该系统可应用于图像识别、形状匹配、目标分类等多个计算机视觉领域。

功能特性

• 边缘轮廓自动提取：支持多种边缘检测算法（Canny、Sobel等）
• 傅里叶描述子计算：将轮廓坐标转换为频域特征表示
• 频域系数优化：支持系数截取和降维处理，提高特征效率
• 形状分析功能：实现形状匹配相似度计算和分类识别
• 可视化输出：提供边缘检测结果和轮廓重建的可视化展示

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度图像（JPG、PNG等格式）放入指定目录
2. 参数配置：根据需要在配置文件中设置边缘检测阈值、傅里叶描述子截取阶数等参数
3. 运行系统：执行主程序启动分析流程
4. 获取结果：系统将输出：

- 图像边缘轮廓可视化结果 - 傅里叶描述子系数向量 - 形状匹配结果或分类标签

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含图像读取与预处理、边缘轮廓检测、轮廓坐标傅里叶变换、描述子系数计算与筛选、形状特征分析与匹配，以及最终结果的可视化输出等功能模块，实现了从原始图像到形状分析结果的全自动处理链路。