基于边界特征提取的MATLAB图像分割与识别系统

资 源 简 介

本MATLAB系统运用边界特征检测技术，将图像转换为二值化边界图，实现高效图像分割与目标识别。支持生物医学分析、工业质检及遥感处理，可精确提取轮廓并提升识别准确率。

详 情 说 明

基于边界特征提取的图像分割与识别系统

项目介绍

本项目是一个利用边界特征检测技术实现图像分割与识别的系统。系统核心功能是通过算法提取图像中的边界信息，生成二值化的边界图，进而用于图像分割、目标轮廓描述以及物体识别。该系统特别适用于生物医学图像分析、工业视觉质检、遥感影像处理等领域，可有效分离图像中的目标区域，提取精确的轮廓特征，并提升后续识别任务的准确性。

功能特性

• 边界特征检测：采用先进的边界检测算法，精准定位图像中的边缘与轮廓。
• 二值化处理：将检测到的边界转换为清晰的黑白二值图像，方便后续分析。
• 连通区域分析：对分割后的区域进行连通性分析，用于目标分离与统计。
• 多用途输出：提供二值边界图、边界点坐标列表以及分割区域统计信息（如区域数量、周长、面积等）。
• 格式兼容：支持输入常见的RGB或灰度图像格式（如PNG, JPG, BMP）。
• 尺寸自适应：对输入图像尺寸无强制性限制，具有良好的适应性。

使用方法

1. 准备输入：将待处理的图像文件置于指定输入目录。建议使用清晰、高对比度的图像以获得最佳边界提取效果。
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动读取输入图像并进行处理。
3. 处理完成后，结果将保存在输出目录中，主要包括：

- boundary_image.png：二值化的边界图像。 - （可选）boundary_coordinates.txt：边界像素坐标的文本文件。 - （可选）region_statistics.csv：包含各分割区域统计信息的表格文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程，主要功能包括：读取用户指定的输入图像；调用边界检测函数进行初步边缘提取；对边缘结果实施二值化处理以生成黑白边界图；执行连通区域分析，计算目标区域的属性；并根据用户配置输出相应的结果文件与统计信息。