12、图像边界特征提取技术详解

图像边界特征提取技术详解

1. 引言

在图像处理领域，边界特征的提取对于理解和分析图像中的对象至关重要。本文将详细介绍多种边界特征的提取方法，包括基本边界特征、形状数、傅里叶描述符和统计矩等，并结合具体的代码示例进行说明。

2. 基本边界特征

2.1 边界提取

使用 bwperim 函数可以提取图像中对象的边界，其语法为：

BW = bwperim(f, conn)

其中， f 是输入图像， conn 表示二维连通性，可取 4 或 8（默认值）。输出 BW 是一个逻辑图像，包含了 f 中对象的边界。需要注意的是， f 中所有背景像素必须为 0，边界像素是非零且至少与另一个非零像素相连的。

2.2 边界长度

边界的长度是其最简单的特征之一，具体描述取决于所使用的距离度量。对于 4 - 连通边界，其长度定义为边界中像素的数量减 1；对于 8 - 连通边界，垂直和水平过渡计为 1，对角线过渡计为 $\sqrt{2}$。可以使用 regionprops 函数来计算该特征描述符。

2.3 边界直径、主轴、次轴和基本矩形

边界的直径定义为边界上最远两点之间的欧几里得距离。连接这两点的线段称为边界的主轴，与主轴垂直且长度使得一个穿过边界与两轴的四个外交点的