基于MATLAB的车型图像轮廓特征提取与预处理系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现车辆图像的自动化预处理、轮廓特征提取和标准化处理。系统能够适应不同光照与背景条件，具备噪声鲁棒性，为车型识别模型提供高质量的轮廓数据支持。

详 情 说 明

基于轮廓特征的车型图像预处理与识别系统

项目介绍

本项目是一个专注于车辆轮廓提取的图像预处理系统。系统通过对输入的自然场景车辆图像进行一系列图像处理操作，实现标准化的车辆轮廓提取，为后续的车型识别、分类或匹配任务提供高质量的轮廓数据支持。该系统具备良好的光照适应性和背景鲁棒性，能够有效处理包含复杂背景、多车辆及部分遮挡情况的图像。

功能特性

• 图像预处理：实现图像灰度化与自适应二值化处理，减少颜色和光照干扰
• 边缘检测：采用Canny算法进行精确的边缘提取，有效保留车辆主体轮廓
• 轮廓优化：应用形态学滤波技术对轮廓进行平滑处理，消除噪声干扰
• 多场景适应：能够处理不同光照条件和复杂背景的车辆图像
• 标准化输出：生成统一的二值化轮廓掩模和轮廓关键点数据集

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的车辆图像（JPG/PNG格式）放置在指定输入目录
2. 运行处理系统：执行主程序开始图像处理流程
3. 获取输出结果：系统将生成：

- 二值化车辆轮廓图像（黑白掩模） - 轮廓关键点坐标数据集（MAT格式）

1. 结果应用：输出的轮廓数据可直接用于后续的车型分类或匹配算法

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 图像输入：建议分辨率不低于640×480像素
• 内存要求：至少4GB可用内存（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 存储空间：需保留足够的磁盘空间用于处理过程中的临时文件存储

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从图像读取、预处理到轮廓提取和结果输出的完整功能链。具体包含图像灰度化转换、自适应阈值二值化处理、Canny边缘检测算法执行、形态学开闭运算优化、车辆主体轮廓筛选以及最终轮廓数据导出等关键功能模块。该文件作为系统入口，协调各处理阶段的参数传递与结果衔接，确保轮廓提取流程的高效稳定运行。