MATLAB图像处理：基于旋转不变性的边界链码特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的图像边界特征分析流程，通过边缘检测、轮廓追踪生成标准链码，结合差分处理和频域分析，最终输出具有旋转不变性的特征向量，适用于形状识别与图像分类任务。

详 情 说 明

基于旋转不变性的图像边界链码分析与特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像边界特征处理流程，能够自动从输入的二维灰度图像中提取目标边界，生成标准的Freeman链码表示，并通过差分处理和频率分析获得具有旋转不变性的特征向量。系统集成了边界追踪、链码编码、旋转归一化与频谱特征提取等关键技术，适用于图像识别、形状匹配与分类等计算机视觉任务。

功能特性

• 边界自动提取：采用边缘检测与轮廓追踪算法（如Moore-Neighbor跟踪算法）准确获取目标边界点序列
• 链码编码：基于8方向Freeman链码对边界形状进行紧凑编码
• 旋转不变性处理：通过计算环形差分链码消除平移影响，结合循环移位归一化技术实现旋转不变
• 频域特征提取：利用傅里叶变换提取低频分量，生成紧凑的旋转不变特征向量
• 多格式支持：支持常见图像格式（.jpg/.png/.bmp等）
• 可视化输出：提供边界叠加图、链码方向示意图等可视化结果

使用方法

1. 输入图像：准备待处理的二维灰度图像（矩阵格式）
2. 参数设置（可选）：

- 边界提取阈值（默认使用自适应阈值） - 目标区域标记（处理多目标图像时可指定感兴趣区域ROI）

1. 执行分析：运行主程序完成特征提取流程
2. 输出结果：

- 边界坐标序列（N×2矩阵） - 原始链码（1×N向量，取值范围0-7） - 差分链码（1×N向量，取值范围0-7） - 旋转不变频率向量（1×K复数向量） - 可视化结果图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包含图像读取与预处理、目标边界点序列的自动提取、8方向Freeman链码的生成与编码、差分链码的环形计算处理、基于循环移位归一化的旋转不变性实现、傅里叶描述符的提取与低频分量选择，以及最终特征向量和可视化结果的输出生成。