MATLAB二值化图像目标识别与形心标记系统

资 源 简 介

该系统使用MATLAB实现图像二值化、目标识别与形心标记功能。可自动转换灰度/彩色图像，识别独立目标并计算数量及形心坐标，支持噪声预处理和轮廓标记，适用于图像分析、目标检测等场景。

详 情 说 明

基于二值化图像的目标识别与形心标记系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的图像处理系统，专门用于对灰度或彩色图像进行目标识别与几何特征分析。系统通过图像二值化、形态学处理和连通区域分析等技术，自动识别图像中的独立目标物体，精确计算目标的数量和形心坐标，并在原图上直观地标记出每个目标的轮廓和形心位置。该系统对不同的光照条件具有良好的适应性，并提供了噪声预处理功能，可广泛应用于工业检测、生物医学图像分析等领域。

功能特性

• 图像二值化处理：支持全局阈值与自适应阈值分割方法，可手动设定阈值或由系统自动计算最优值
• 噪声预处理：集成形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算），有效消除图像噪声干扰
• 目标识别与分析：基于连通区域分析技术，准确识别独立目标物体
• 几何特征提取：自动计算目标物数量及各目标的形心坐标
• 结果可视化：在原图上叠加显示目标轮廓（彩色边框）和形心位置（十字标记）
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 灵活参数配置：用户可自定义二值化阈值、形态学操作类型与核大小等参数

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件（JPG、PNG、BMP格式）放置在指定目录
2. 参数设置：根据图像特性调整二值化阈值选择方式（自动/手动）及形态学处理参数
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成图像处理全过程
4. 查看结果：

- 控制台输出目标数量和各目标形心坐标列表 - 生成标记效果图，直观展示识别结果

1. 结果应用：获取的目标数量统计和形心坐标数据可用于后续分析与应用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，支持基本图像处理操作

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式转换、参数配置界面、灰度转换预处理、二值化分割处理、形态学滤波去噪、连通区域标记识别、形心坐标计算分析、目标轮廓提取绘制、结果可视化标注以及数据统计输出等功能模块，构成完整的图像分析与目标识别解决方案。