图像轮廓特征提取算法源码

资 源 简 介

图像轮廓特征提取算法源码

详 情 说 明

轮廓特征提取是计算机视觉和图像分析中的基础任务，常用于目标识别和形状分析。在MATLAB环境中，针对灰度图像的轮廓特征提取通常遵循以下技术路线：

预处理阶段 首先对原始灰度图像进行平滑去噪（如高斯滤波），随后通过阈值分割（如Otsu算法）或边缘检测算子（如Canny、Sobel）得到二值化轮廓。这一步骤的核心是消除噪声干扰，同时保留目标的几何结构。

轮廓提取与表示 利用连通区域分析或边界追踪算法（如Moore-Neighbor跟踪算法）获取闭合轮廓的像素坐标序列。MATLAB内置函数如`bwboundaries`可高效实现这一过程，输出结果为有序的轮廓点集。

特征计算 基于提取的轮廓点集，可衍生多种形状特征： 几何特征：面积（像素统计）、周长（链码累加）、圆形度（4π×面积/周长²） 矩特征：Hu不变矩对平移、旋转、缩放具有不变性 傅里叶描述子：将轮廓坐标转换为频域信号，保留低频分量作为压缩特征

优化与扩展 为提高鲁棒性，可引入多边形近似（DP算法）减少轮廓点数，或通过主成分分析（PCA）对特征降维。对于动态场景，还可结合光流法跟踪轮廓演变。

该方法适用于工业检测（如零件尺寸测量）和生物医学图像分析（如细胞形态分类），但需注意光照不均或低对比度图像的预处理优化。