基于matlab编程的条纹中心线提取

资 源 简 介

基于matlab编程的条纹中心线提取

详 情 说 明

正文： 在光学测量、工业检测和医学成像等领域，条纹图像的分析常依赖于精确的中心线提取。MATLAB作为强大的数值计算工具，提供了丰富的图像处理函数来实现这一需求。

条纹中心线提取通常包含以下关键步骤：首先通过高斯滤波或中值滤波对原始图像进行降噪处理，消除高频噪声干扰。接着采用边缘检测算法（如Canny或Sobel算子）初步定位条纹边界，此时得到的往往是双边缘结构。核心环节是骨架化处理，通过细化算法（如形态学骨架提取）将双边缘收敛为单像素宽的中心线。对于存在断裂的条纹，可利用形态学闭运算或基于Hough变换的线段连接进行修补。

实际应用中需特别注意两个问题：一是光照不均匀可能导致局部对比度下降，建议先进行背景校正；二是交叉条纹会形成拓扑节点，此时需结合连通域分析区分不同条纹分支。MATLAB的Image Processing Toolbox中的`bwmorph`、`skeleton`等函数能显著简化开发流程。

该方法的优势在于兼容激光干涉条纹、摩尔条纹等多种类型，且通过调整形态学操作参数可适应不同宽度和曲率的条纹。对于需要亚像素级精度的场景，可进一步结合灰度重心法或高斯拟合提升定位精度。