基于边界扩充优化的MATLAB图像骨架提取系统

资 源 简 介

本项目实现了一种稳健的单像素宽度中心线提取算法，通过边界扩充策略有效解决传统骨架化方法在区域边界处的多重像素问题，确保提取的中心线具有完整的拓扑连续性和单像素宽度特性。

详 情 说 明

基于边界扩充优化的图像区域骨架提取系统

项目介绍

本项目实现了一种稳健的单像素宽度中心线提取算法，专门针对不规则区域的骨架化问题而设计。系统采用创新的边界扩充预处理策略，有效解决了传统骨架提取算法在区域边界处容易产生的多重像素中心线问题，确保提取的中心线具有良好的拓扑连续性和形态准确性。该系统适用于各类二值化图像中的连通区域分析，在医学图像处理、地理信息系统、工业检测等领域具有广泛应用价值。

功能特性

• 边界智能扩充算法：通过自适应边界扩展策略，消除边界效应引起的骨架异常
• 改进的骨架化迭代细化技术：保证中心线单像素宽度，同时保持区域的主要形态特征
• 拓扑结构保持的中心线优化方法：确保骨架分支的连续性，准确识别分支点和端点
• 多重输出选项：提供中心线图像、坐标点集合、拓扑分析报告等多种输出形式
• 参数可配置：支持边界扩充像素数量、区域面积阈值、平滑度控制等参数灵活调整

使用方法

基本调用方式

% 读取二值图像 binaryImage = imread('input_image.png'); binaryImage = im2bw(binaryImage);

% 使用默认参数提取骨架 [skeletonImage, centerlinePoints, topologyReport] = main(binaryImage);

高级参数设置

% 自定义参数提取骨架 params.borderExpansion = 3; % 边界扩充像素数（默认2） params.minAreaThreshold = 50; % 最小区域面积阈值 params.smoothnessFactor = 0.8; % 骨架平滑度控制参数

[skeletonImage, centerlinePoints, topologyReport] = main(binaryImage, params);

结果可视化

% 显示原始区域与提取中心线的叠加对比图 imshow(binaryImage); hold on; plot(centerlinePoints(:,2), centerlinePoints(:,1), 'r.', 'MarkerSize', 10); title('区域骨架提取结果'); legend('原始区域', '提取的中心线');

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows 7+/Linux/macOS
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大尺寸图像）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像预处理、边界智能扩充、骨架迭代细化、拓扑结构优化等关键功能。该文件负责协调各个算法模块的执行顺序，处理输入参数验证，管理中间数据传递，并生成最终的骨架提取结果和分析报告。具体而言，其主要能力涵盖二值图像的连通区域分析、边界自适应扩展处理、基于形态学细化的中心线提取、骨架分支点的智能识别以及结果数据的多格式输出。