图像中交叉点提取算法

资 源 简 介

图像中交叉点提取算法

详 情 说 明

图像中的交叉点提取是计算机视觉和图像处理中的一个基础但重要的任务，常用于道路网络分析、指纹识别或电路板检测等场景。在MATLAB中实现这一功能通常遵循直观的流程，以下分步骤解析核心思路：

预处理阶段 先对输入图像进行二值化处理，将交叉点所在的线条（如白色）与背景（黑色）分离。可采用自适应阈值或经典OTSU算法。接着通过形态学操作（如膨胀）强化线条连续性，避免断裂影响后续分析。

骨架提取 使用细化算法（如`bwmorph`的'skel'选项）将线条宽度压缩至单像素级别，得到骨架图。这一步能显著简化交叉点的定位逻辑。

邻域分析 交叉点的本质是骨架中连接多个方向的像素点。通过扫描每个骨架像素的8邻域，统计相邻像素数量。若某点连接超过2个相邻像素（如T型或X型交叉通常为3-4个连接点），则标记为候选交叉点。

去伪存真 候选点中可能包含噪声或邻近的多个误判点。可通过非极大值抑制（NMS）合并相邻候选点，或设定最小欧氏距离阈值来确保交叉点的唯一性。

坐标输出 最终提取的交叉点坐标可存储为矩阵，或直接在原图上可视化标记。MATLAB的`find`函数和数组操作能高效完成坐标提取。

该算法优势在于避免复杂的数学模型，仅依赖像素级邻域判断，适合快速验证场景。对于噪声较多的图像，可结合Hough变换或模板匹配进行增强。