matlab脊线提取算法

脊线提取算法是一种常用的特征提取方法，用于从图像中提取出图像中的主要边缘。以下是一种基于Matlab的脊线提取算法：

1. 首先，读取输入图像并将其转换为灰度图像。

2. 对灰度图像进行高斯滤波以去除噪声。

3. 对滤波后的图像进行梯度计算，得到图像的梯度幅度和方向。

4. 根据梯度方向，将像素点归入不同的方向区域。

5. 对每个方向区域进行非极大值抑制，去除非峰值点。

6. 通过双阈值法将剩余的点归入强边缘和弱边缘两类。

7. 对强边缘点进行连通性分析，得到脊线。

以下是代码示例：

% 读入图像并转换为灰度图像
img = imread('input.jpg');
gray = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行高斯滤波
sigma = 1.5;
gaussian = fspecial('gaussian', [5 5], sigma);
gray_filtered = imfilter(gray, gaussian);

% 计算梯度幅度和方向
[dx, dy] = gradient(double(gray_filtered));
magnitude = sqrt(dx.^2 + dy.^2);
orientation = atan2(dy, dx);

% 将像素点归入不同的方向区域
bins = 36;
width = pi/bins;
bin = floor((orientation+pi)/width)+1;

% 对每个方向区域进行非极大值抑制
for b=1:bins
    mask = (bin==b);
    mag = magnitude .* mask;
    mag_sup = imregionalmax(mag);
    mag_sup = mag_sup .* mask;
    mag_sup = mag_sup .* (mag>0.05*max(mag(:)));
    mag_max{b} = mag_sup;
end

% 双阈值法分割强边缘和弱边缘
low_threshold = 0.05;
high_threshold = 0.1;
strong_edges = zeros(size(gray_filtered));
weak_edges = zeros(size(gray_filtered));
for b=1:bins
    strong_edges = strong_edges | (mag_max{b} .* (magnitude>high_threshold));
    weak_edges = weak_edges | (mag_max{b} .* (magnitude>low_threshold) .* (magnitude<high_threshold));
end

% 连通性分析得到脊线
bw = bwmorph(strong_edges, 'thin', Inf);
bw = bwmorph(bw, 'clean');
bw = bwmorph(bw, 'majority');
bw = bwmorph(bw, 'thin', Inf);
bw = bwmorph(bw, 'clean');
bw = bwmorph(bw, 'majority');

% 显示结果
imshow(img);
hold on;
[rows, cols] = find(bw);
plot(cols, rows, 'r.');