MATLAB图像处理工具箱驱动的边缘检测轮廓提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB图像处理工具箱，开发了一套高效的图像轮廓提取与分析系统。支持参数化边缘检测、轮廓平滑与闭合优化，并自动生成几何特征分析结果，适用于各类图像的自动化轮廓识别需求。

详 情 说 明

基于边缘检测的图像轮廓提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的图像轮廓提取与分析系统。系统利用Canny边缘检测算法为核心，结合形态学处理和轮廓追踪技术，实现对输入图像的高效轮廓提取。系统支持参数调节、轮廓优化和几何特征分析，可为图像分析、计算机视觉应用提供关键的轮廓信息。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容JPEG、PNG、BMP、TIFF等常见图像格式
• 自动图像预处理：自动将彩色图像转换为灰度图像进行处理
• 可调节边缘检测：支持自定义边缘检测阈值和高斯滤波器尺寸参数
• 轮廓优化选项：提供轮廓平滑处理、轮廓闭合等后处理功能
• 轮廓特征分析：自动生成包含轮廓数量、周长、面积等几何特征的报告
• 多样化输出：提供轮廓二值图像、轮廓坐标数据和可视化叠加显示

使用方法

1. 运行主程序文件，系统将引导用户进行操作
2. 选择需要处理的图像文件
3. 根据需求调整边缘检测参数：

- 边缘检测阈值：控制边缘检测的敏感度 - 高斯滤波器尺寸：影响边缘检测的平滑程度 - 轮廓最小长度阈值：过滤较短的无意义轮廓

1. 选择所需的轮廓优化选项
2. 系统自动处理并显示结果，包括：

- 轮廓提取结果图像 - 轮廓特征分析报告 - 原图与轮廓的叠加显示

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 至少2GB可用内存（处理高分辨率图像建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心处理流程，负责协调整个图像轮廓提取与分析过程。其主要功能包括：引导用户完成图像选择和参数设置，执行图像预处理和边缘检测算法，实施轮廓优化处理，计算轮廓的几何特征参数，以及生成所有指定的输出结果和可视化展示。该文件作为系统的中央控制器，确保了各功能模块的有序执行和数据流转。