MATLAB实现的图像轮廓提取工具：基于边缘检测与形态学优化

资 源 简 介

本MATLAB项目提供图像轮廓自动化提取功能，支持灰度与彩色图输入。通过图像预处理、多种边缘检测算法及形态学优化，生成清晰完整的二值轮廓，适用于图像分析与计算机视觉任务。

详 情 说 明

基于边缘检测与形态学优化的图像轮廓提取算法实现

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了一套自动化的图像轮廓提取系统。系统能够处理灰度或彩色输入的图像，通过预处理、边缘检测和形态学优化等多阶段处理，最终输出清晰完整的二值轮廓图像。核心算法融合了Sobel与Canny边缘检测算子的优势，并利用形态学闭运算修补轮廓间隙，显著提升轮廓连续性与完整性。

功能特性

• 多格式输入支持：兼容JPG、PNG、BMP格式的灰度或彩色图像，最高支持4096×4096分辨率。
• 自适应预处理：内置图像去噪与自动灰度化模块，确保输入统一性。
• 多算法边缘检测：集成Sobel（快速响应）与Canny（高精度）两种边缘检测方法，可根据需求选择。
• 轮廓形态学优化：采用闭运算（先膨胀后腐蚀）填充轮廓断裂区域，增强轮廓连贯性。
• 灵活输出模式：支持生成二值化轮廓图（PNG格式保存）或在原图上叠加显示轮廓效果。

使用方法

1. 将待处理图像放置于项目根目录或指定路径。
2. 在MATLAB中运行 main.m 主程序。
3. 根据提示选择输入图像路径、边缘检测算法（Sobel/Canny）及形态学操作参数。
4. 程序自动执行轮廓提取，并弹出窗口展示结果。
5. 可选择保存二值轮廓图（默认输出为output_contour.png）或退出程序。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018b或更高版本
• 工具包：Image Processing Toolbox
• 内存：建议≥4GB（处理高分辨率图像时需更多内存）

文件说明

主程序实现了图像轮廓提取的完整流程控制，具体包含以下核心能力：图像文件的读取与格式验证、根据输入类型自动进行灰度化转换、调用边缘检测算法生成初步边缘图、通过形态学闭运算优化轮廓结构、对处理结果进行二值化输出，并提供图形化界面展示与结果保存功能。