MATLAB实现的基于轮廓匹配的物体识别系统

"图像的边缘形状轮廓提取-h3cne-cloud（gb0-712）" 在图像处理和计算机视觉领域，边缘形状轮廓提取是一项关键的技术，它涉及到目标识别、目标分类以及图像分割等多个环节。轮廓提取能有效地帮助分析图像中的目标特征，为后续的图像分析和处理提供基础数据。 5.4 图像的边缘形状轮廓提取 轮廓提取的目标是从图像中找出目标物体的边界，这些边界通常包含了物体的重要特征信息，如形状、尺寸和结构。在本设计中，采用了"beperim"轮廓提取方法，这是基于MATLAB的一种图形轮廓提取函数——bwperim。bwperim函数通过检测二值图像中的连通组件边缘，来获取图像中目标物体的轮廓，为形状识别提供准确的边界信息。 物体识别系统常常依赖于轮廓匹配，这是一种将待识别物体的图像特征与已知模板进行比较的过程。在本设计中，MATLAB被用作操作平台，通过图像预处理步骤去除噪声，增强图像质量。然后，利用几何HU不变矩作为特征描述符，这些不变矩不受物体旋转、缩放或平移的影响，能有效保持形状特征的一致性。 接下来，通过计算各个图像区域的几何HU不变矩，可以得到描述物体轮廓的特征数据。这些数据用于计算欧氏距离，这是一种衡量两个向量间距离的标准方法，在这里用于度量两个物体图像轮廓特征的相似度。当两者的欧氏距离较小，说明它们的轮廓特征更接近，也就意味着它们在形状上更加相似。 物体识别匹配的实现过程中，首先计算待识别物体图像与模板图像的几何HU不变矩，然后计算两者之间的欧氏距离。根据这个距离，可以判断待识别物体与模板物体的相似程度，从而实现物体的识别匹配。 本设计的作者Wu Zeyuan在华州大学电子信息与电气工程学院的指导下，成功地构建了一个基于MATLAB的物体识别系统，该系统展示了使用轮廓匹配和几何HU不变矩的有效性和可行性。通过计算机模拟，证明了这种方法在物体识别上的实用价值。 关键词：几何Hu不变矩，欧式距离，MATLAB，轮廓特征，物体识别系统，基于MATLAB的轮廓匹配 总结来说，图像的边缘形状轮廓提取是图像处理中的核心步骤，通过MATLAB提供的工具和方法，结合几何不变矩和欧氏距离，可以实现精确的物体识别和匹配，这对于自动化和智能化的图像分析系统具有重要意义。